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UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DI PADOVA
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN INGEGNERIA CHIMICA E DEI PROCESSI INDUSTRIALI
Tesi di Laurea Magistrale in
Ingegneria Chimica e dei Processi Industriali
SIMULAZIONE DI SVERSAMENTI INQUINANTI
IN CORSI D’ACQUA
Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare
in situazioni di emergenza
Relatore: Prof. Renato Bonora
Laureando: FRANCESCO GUERRA
ANNO ACCADEMICO 2015 - 2016
Riassunto
Obiettivo di questo elaborato è l’individuazione di un modello speditivo che possa simulare, più o
meno accuratamente, lo sversamento di una sostanza inquinante in un corso d’acqua. Tale modello
deve essere applicabile nel processo decisionale che si attua in situazioni di emergenza per fornire
indicazioni, nel più breve tempo possibile, sulle misure di messa in sicurezza e le operazioni di
bonifica da adottare. Inoltre il programma individuato deve essere in grado di fornire una stima
dell’entità e del tempo di arrivo del picco di concentrazione a seguito di un rilascio, avendo a
disposizione un numero limitato di dati di input, in quanto, in situazioni di emergenza non vi è il
tempo necessario per poter modellare accuratamente il corso d’acqua e per poter disporre dei vari
parametri chimici, ambientali e idrologici di cui una simulazione precisa avrebbe bisogno.
I modelli utilizzati in questo lavoro di tesi per simulare uno sversamento nel tratto del fiume Adige
che va da Albaredo d’Adige a Boara Pisani sono due: il programma REMM (Riverine Emergency
Management Model) utilizzato come modello di riferimento e il programma WASP (Water Quality
Analysis Simulation Program) di cui si valuta la bontà di una simulazione effettuata con un numero
ridotto di dati di input confrontandola con i risultati restituiti da REMM.
I risultati ottenuti rilevano che la simulazione eseguita con WASP restituisce una stima dell’entità del
picco di concentrazione che si discosta, al massimo, di 2 mg/l rispetto alla simulazione eseguita con
REMM. Analizzando invece i risultati riguardanti il tempo di arrivo del picco di concentrazione nelle
stazioni più prossime allo sversamento si hanno differenze, tra le due simulazioni, comprese fra le
due e le tre ore, ma più ci si allontana dal punto dove è avvenuto il rilascio tali differenze diminuiscono
arrivando all’essere appena superiori ai 30 minuti.
La simulazione eseguita con WASP presenta come limite principale il fatto che non considera diverse
caratteristiche chimiche (quali solubilità, densità, peso molecolare) alle alte concentrazioni che si
riscontrano nelle simulazioni effettuate, mentre la difficoltà nell’avere a disposizione tutti i dati utili
e il laborioso processo di creazione dei file di input costituiscono i due principali limiti del modello
REMM.
Indice
INTRODUZIONE………………………………………………………………..……... pag. 1
CAPITOLO 1 – Cause di inquinamento dei corsi d’acqua e modelli di simulazione
disponibili……….……………………………………...………………………... pag. 3
1.1 – CAUSE DI RILASCI INQUINANTI IN ACQUE INTERNE
SUPERFICIALI…………………………………………………………... pag. 3
1.2 – STATO DELL’ARTE DEI MODELLI PER SIMULAZIONI IN CORPI
D’ACQUA…………………………………………………….………….. pag. 5
CAPITOLO 2 – REMM – Riverine Emergency Management Model…………….... pag. 13
2.1 – BASI TEORICHE PER IL CALCOLO IN REMM……………….........….. pag. 14
2.1.1 – Tempo di trasporto (Travel Time)………………………………... pag. 14
2.1.2 – Qualità dell’acqua (Water Quality Assumptions)……………….... pag. 15
2.1.3 – Algoritmo per la qualità dell’acqua (Water Quality Algorithms).... pag. 16
2.2 – DATI DI INPUT E FUNZIONAMENTO REMM……………………….... pag. 17
CAPITOLO 3 – WASP – Water Quality Analysis Simulation Program……...……. pag. 21
3.1 – MODELLO PER L’ANALISI DELLA QUALITA’ DELL’ACQUA…..… pag. 21
3.1.1 – Equazione generale del bilancio di massa………………………... pag. 22
3.1.2 – La configurazione (network) del modello………………………... pag. 23
3.1.3 – Schema di trasporto del modello WASP…………………………. pag. 25
3.2 – TRASPORTO SOSTANZE TOSSICHE…………………………………... pag. 26
3.2.1 – Trasformazioni cinetiche…………………………………………. pag. 27
3.2.1.1 – Decadimento totale del primo ordine………………………….... pag. 27
3.2.1.2 – Trasformazione individuale del primo ordine…………..………... pag. 28
3.2.2 – Fenomeni di assorbimento…………………………………...…… pag. 29
3.2.3 – Processi di trasformazione e sottoprodotti………………………... pag. 30
CAPITOLO 4 – Simulazione evento incidentale con REMM e WASP e confronto
tra i due modelli………………………………………………...……………….. pag. 33
4.1 – SCENARI INCIDENTALI SIMULATI………………………………...…. pag. 34
4.2 – SIMULAZIONE DI SVERSAMENTO CON REMM…………….…...….. pag. 36
4.2.1 – Dati di input simulazione REMM………………………………… pag. 36
4.2.2 – Output simulazione REMM…………………………………….… pag. 43
4.3 – SIMULAZIONE DI SVERSAMENTO CON WASP……………………... pag. 45
4.3.1 – Dati di input simulazione WASP……………………………….… pag. 45
4.3.2 – Output simulazione WASP……………………………………….. pag. 48
4.4 – CONFRONTO SIMULAZIONI REMM – WASP………………………… pag. 51
4.5 – ANALISI DI SENSITIVITA’ SULLA SIMULAZIONE WASP…………. pag. 54
4.5.1 – Variazione coefficiente di dispersione longitudinale…………..…. pag. 55
4.5.2 – Variazione portata misurata nel punto dello sversamento…….….. pag. 57
CAPITOLO 5 – Possibili sviluppi per modelli utilizzabili in situazioni di
emergenza………………………………………………………………………... pag. 61
5.1 – SIMULAZIONE WASP BASATA SU DATI ELABORATI DALLE
SCALE DI DEFLUSSO………………………………………………….. pag. 61
5.2 – POSSIBILI STRATEGIE DI SVILUPPO DI MODELLI PER
SITUAZIONI DI EMERGENZA…………………………..…………….. pag. 67
CONCLUSIONI……………………………………………………………………….... pag. 69
APPENDICE A - Rilievi topobatimetrici stazioni di misura fiume Adige…………. pag. 71
APPENDICE B – File input REMM……………………………………..…………….pag. 77
APPENDICE C – File output REMM……………………………………………...…. pag. 83
APPENDICE D – File output WASP………………………………….………………. pag. 101
RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI………………………………………………….... pag. 125
RINGRAZIAMENTI……………………………………………………………..…….. pag. 127
Introduzione
Quando si verificano eventi incidentali che coinvolgono lo sversamento di sostanze chimiche tossiche
o dannose per l’uomo e l’ambiente vi è una grande domanda di informazioni riguardanti l’estensione
e i possibili effetti che un rilascio può avere. Il personale specializzato nella gestione delle emergenze
ed eventualmente la figura (azienda o singola persona) responsabile dello sversamento devono
decidere che tipologia di azioni intraprendere per mitigare le conseguenze del rilascio sulla base di
una prima stima approssimata a cui si perviene in base ai primi dati che si hanno a disposizione.
Considerando inoltre che molto spesso una sostanza chimica liquida coinvolta in un incidente, in un
tempo più o meno breve entra in contatto con un corpo d’acqua (superficiale o non), assume
particolare importanza la possibilità di conoscere più o meno accuratamente, e in maniera speditiva,
le conseguenze che tale corpo d’acqua potrà subire, in modo da poter fornire al personale specializzato
informazioni il più possibile precise per mettere in atto le opportune misure di sicurezza.
Questo lavoro di tesi, composto da 5 capitoli, si pone come obiettivo la valutazione sulla possibilità
di utilizzo o meno di un programma esistente, creato però con altre finalità, allo scopo di simulare
uno sversamento di una sostanza inquinate in un fiume avendo a disposizione un ristretto numero di
dati di input in modo da simulare ciò che potrebbe accadere verosimilmente nella realtà quando in
una situazione di emergenza, in seguito ad un rilascio inquinante in un corso d’acqua, si hanno a
disposizione tempi ristretti e dati non esaustivi per poter modellare l’evento incidentale e predirne,
con una discreta tolleranza, le eventuali conseguenze.
Nel primo capitolo vengono presentate le principali cause che hanno come effetto uno sversamento
di sostanza inquinante in corpi d’acqua superficiali interni e successivamente viene fatto un elenco
dei modelli disponibili in letteratura per simulare i corpi d’acqua andando poi ad indicare quali
programmi vengono individuati per svolgere le simulazioni.
Il secondo capitolo riguarda uno dei due modelli scelti per simulare il rilascio di sostanza inquinante.
Viene presentato il modello REMM, l’algoritmo di calcolo che usa, i suoi limiti, i file di input
necessari e i dati di cui ha bisogno per poter calcolare tempo di arrivo ed entità del picco di
concentrazione di inquinante in determinati punti a valle dello sversamento.
Nel terzo capitolo si tratta invece il programma WASP evidenziandone le sue caratteristiche
riguardanti la segmentazione del corso d’acqua esaminato, le potenzialità dal punto di vista dei
parametri di qualità dell’acqua analizzabili e i limiti inerenti alla difficoltà di considerare le
caratteristiche chimiche delle sostanze in determinate situazioni.
2 Introduzione
Il quarto capitolo, corpo centrale di questo elaborato, tratta le simulazioni di sversamento effettuate
con i due programmi precedentemente presentati andando poi a compiere un confronto tra i differenti
risultati ottenuti dai due programmi al fine di determinare quanto un programma, utilizzato con un
esiguo numero di dati di input, possa essere utile al fine di valutare le conseguenze di un rilascio di
sostanza inquinante. Viene inoltre eseguita un’analisi di sensitività, relativa alla simulazione eseguita
con WASP, allo scopo di valutare quali parametri implementati incidono maggiormente sui risultati
che il programma restituisce.
Infine, nel quinto capitolo, si trattano i possibili sviluppi che tale lavoro può avere. Si propone una
simulazione basata su dati ricavati da curve di deflusso in modo da poter avere tutte le informazioni
necessarie alla simulazione conoscendo solamente un valore riguardante le condizioni del corso
d’acqua nel momento dello sversamento.
Capitolo 1
Cause di inquinamento dei corsi d’acqua e
modelli di simulazione disponibili
Il comportamento di sostanze inquinanti immesse in un corso d’acqua dipende sia dalle proprietà
chimiche della sostanza stessa che dalle condizioni idrologiche del fiume. Quando una sostanza
sversata raggiunge un corso d’acqua può avere diversi comportamenti: può galleggiare, dissolversi,
volatilizzarsi, depositarsi o trasformarsi in una sospensione. Le sostanze che galleggiano e che
vengono trasportate dalla corrente possono a loro volta volatilizzarsi o lentamente dissolversi mentre
si muovono verso il letto del fiume. Sostanze che precipitano rapidamente formano dei conglomerati
sul fondo del corso d’acqua che faticano a dissolversi e che possono diventare a loro volta delle
sorgenti di inquinamento per il fiume. Le sostanze sospese possono talvolta agglomerarsi in punti
morti del corso d’acqua andando ad accumularsi nel corso del tempo e formando ulteriori sorgenti di
inquinamento.
Per simulare tali comportamenti esistono molteplici modelli, liberamente usufruibili e non, ognuno
con determinate caratteristiche rivolte ad analizzare alcuni processi tralasciandone altri. La grande
quantità di dati di input richiesta da questi modelli è spesso un ostacolo al loro utilizzo su larga scala
e in tempi relativamente ristretti.
1.1. Cause di rilasci inquinanti in acque interne superficiali
Le cause che portano una sostanza inquinante ad arrivare fino ad un corso d’acqua sono le più varie:
vi possono essere incidenti stradali, ferroviari e fluviali che coinvolgono cisterne adibite al trasporto
di tali sostanze, vi sono gli sversamenti causati dagli scarichi industriali o da incidenti che si
verificano all’interno degli impianti.
Andando ad analizzare più nel dettaglio le cause di un evento incidentale che ha come conseguenza
un rilascio di sostanza inquinante in un corso d’acqua si è analizzato il database fornito da ARTES
4 Capitolo 1 – Cause di inquinamento dei corsi d’acqua e modelli di simulazione disponibili
S.r.l., di Mirano (VE), che raccoglie gli eventi documentati che hanno avuto come conseguenza la
perdita di sostanze inquinanti in corpi d’acqua. Considerando solamente gli eventi che hanno
coinvolto le acqua interne superficiali, le cause di inquinamento sono state riassunte nella seguente
tabella.
Tabella 1.1. Cause inquinamento acque interne superficiali da database ARTES S.r.l.
CAUSE INQUINAMENTO FLUVIALE NUMERO EVENTI
REGISTRATI
Incidenti trasporto su terraferma
Deragliamento treno con conseguente rottura cisterna 1
Incidente stradale con autocisterna caduta in acqua con conseguente rottura 1
Incidenti trasporto fluviale
Errore operativo nella movimentazione di un carico su imbarcazione 1
Incagliamento bettolina e conseguente rottura cisterna 10
Collisione fra due imbarcazione con conseguente rottura cisterna 9
Urto natante contro pontile con conseguente rottura cisterna 5
Affondamento bettolina a causa di piena del fiume e maltempo 1
Incidenti industriali
Funzionamento anomalo sistema di blocco elettronico per massimo livello 3
Rilascio durante un travaso 11
Perdite in linea da tubazioni 25
Rottura/foratura serbatoio industriale 11
Cedimento vasca di raccolta acque reflue scaricate senza alcun trattamento 3
Rottura/malfunzionamento pompa 3
Rilascio da sito industriale senza causa precisa 22
Fuoriuscita da serbatoio di stoccaggio 1
Rottura compressore con conseguente rilascio 4
Rottura scambiatore di calore con conseguente rilascio 1
Rottura/malfunzionamento colonna con conseguente rilascio 1
Movimentazione errata di materiale stoccato in deposito 2
Valvola di spurgo rimasta aperta 1
Figura 1.1. Cause inquinamento acque interne superficiali da database ARTES S.r.l.
2%
22%
76%
Incidenti trasporto su terraferma
Incidenti trasporto fluviale
Incidenti industriali
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 5
Figura 1.2. Cause industriali di inquinamento acque interne superficiali da database ARTES S.r.l.
Le cause industriali sono in larga maggioranza responsabili dei fenomeni di inquinamento delle acque
superficiali. Andando poi a considerare il territorio della Pianura Padana, dove verranno svolte le
successive simulazioni di sversamento, nel quale il trasporto fluviale è di bassa entità e la
concentrazione di industrie molto elevata, le cause evidenziate in Figura 1.2 sono da considerarsi
come le principali modalità con le quali un rilascio di sostanza può verificarsi. Tra queste le più
comuni, che meritano di essere sottolineate, sono le perdite in linea da tubazioni, le rotture o forature
di serbatoi e le perdite (quasi sempre dovute ad errori umani) nelle operazioni di travaso.
1.2. Stato dell’arte dei modelli per simulazioni in corpi d’acqua
Per quanto riguarda i modelli disponibili per una simulazione di una sostanza contaminante in un
corpo d’acqua vi è un’ampia possibilità di scelta di programmi con differenti caratteristiche. Si può
operare una prima classificazione di questi modelli andando a suddividerli in due grandi categorie:
modelli idrologici (Receiving Water Models) e modelli di bacino idrografico (Watershed Models).
I primi si soffermano sulla descrizione dei corpi d’acqua quali fiumi, canali, riserve, laghi ed estuari
andando ad enfatizzarne gli aspetti idrologici e quelli legati alla qualità delle acque. Alcuni di questi
considerano la presenza di flussi bidirezionali, altri l’influenza delle maree, delle onde, del vento e
dei vari fattori ambientali che possono verificarsi. I modelli idrologici inoltre simulano i processi che
3%
13%
29%
13%
3%
3%
25%
1%
5% 1%1% 2% 1%
Funzionamento anomalo sistema di bloccoelettronico per massimo livello
Rilascio durante un travaso
Perdite in linea da tubazioni
Rottura/foratura serbatoio industriale
Cedimento vasca di raccolta acque refluescaricate senza alcun trattamento
Rottura/malfunzionamento pompa
Rilascio da sito industriale senza causaprecisa
Fuoriuscita da serbatoio di stoccaggio
Rottura compressore con conseguenterilascio
Rottura scambiatore di calore conconseguente rilascio
Rottura/malfunzionamento colonna conconseguente rilascio
Movimentazione errata di materiale stoccatoin deposito
Valvola di spurgo rimasta aperta
6 Capitolo 1 – Cause di inquinamento dei corsi d’acqua e modelli di simulazione disponibili
riguardano i sedimenti, il trasporto e la trasformazione di sostanze inquinanti e i processi ecologici
quali la crescita della vegetazione e la presenza di organismi acquatici.
I modelli di bacino idrografico analizzano più accuratamente gli aspetti della qualità dell’acqua che
riguardano un intero bacino idrografico andando a considerare aspetti quali il deflusso e l’erosione di
sedimenti e sostanze inquinanti. Questi modelli includono la descrizione della matrice sottostante al
corpo d’acqua andando quindi a studiare anche i processi di trasporto che avvengono nel sottosuolo.
I modelli disponibili per effettuare simulazioni in corpi d’acqua sono elencati nella seguente tabella.
Tabella 1.2. Elenco modelli per simulazioni in corpi d’acqua.
ACRONIMO
MODELLO NOME INTERO MODELLO FONTE
MODELLO
IDROLOGICO
MODELLO DI
BACINO
IDROGRAFICO
AGNPS Agricultural Nonpoint Source
Pollution Model USDA-ARS ●
AGWA Automated Geospatial Watershed
Assessment USDA-ARS ● ●
AnnAGNPS Annualized Agricultural
Nonpoint Source Pollution Model USDA-ARS ●
AQUATOX - EPA ●
BASINS
Better Assessment Science
Integrating Point and Nonpoint
Sources
EPA ● ●
CAEDYM Computational Aquatic
Ecosystem Dynamics Model
University of Western
Australia ● ●
CCHED1D - University of Mississippi ● ●
CW-QUAL-
ICM/TOXI - USACE ●
CE-QUAL-R1 - USACE ●
CE-QUAL-RIV1 - USACE ●
CE-QUAL-W2 - USACE ●
CH3D-IMS Curvilinear-grid Hydrodynamics
3D - Integrated Modeling System
University of Florida,
Department of Civil and
Coastal Engineering
●
CH3D-SED Curvilinear Hydrodynamics 3D -
Sediment Transport USACE ●
DELFT3D - WL | Delft Hydraulics ●
DIAS/IDLMAS
Dynamic Information
Architecture System/Integrated
Dynamic Landscape Analysis and
Modeling System
Argonne National
Laboratory ●
DRAINMOD - North Carolina State
University ●
DWSM Dynamic Watershed Simulation
Model Illinois State Water Survey ● ●
ECOMSED Estuary and Coastal Ocean Model
with Sediment Transport HydroQual, Inc. ●
EFDC Environmental Fluid Dynamics
Code EPA and Tetra Tech, Inc. ●
GISPLM GIS-Based Phosphorus Loading
Model
College of Charleston,
Stone Environmental, and
Dr. William Walker (for
Vermont DEC)
●
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 7
ACRONIMO
MODELLO NOME INTERO MODELLO FONTE
MODELLO
IDROLOGICO
MODELLO DI
BACINO
IDROGRAFICO
GLLVHT
Generalized, Longitudinal-
Lateral-Vertical Hydrodynamic
and Transport
J.E. Edinger Associates,
Inc. ●
GNOME General NOAA Oil Modeling
Environment NOAA ●
GSSHA Gridded Surface Subsurface
Hydrologic Analysis USACE ●
GWLF Generalized Watershed Loading
Functions Cornell University ●
HEC-6 Scour and Deposition in Rivers
and Reservoirs USACE ●
HEC-6T Sedimentation in Stream
Networks USACE ●
HEC-HMS Hydraulic Engineering Center
Hydrologic Modeling System USACE ●
HEC-RAS Hydrologic Engineering Center
River Analysis System USACE ●
HSCTM-2D Hydrodynamic, Sediment, and
Contaminant Transport Model EPA ●
HSPF Hydrologic Simulation
Program— FORTRAN EPA ● ●
KINEROS2 Kinematic Runoff and Erosion
Model, v2 USDA-ARS ●
LSPC Loading Simulation Program in
C++ EPA and Tetra Tech, Inc. ● ●
MCM Mercury Cycling Model Tetra Tech, Inc ●
Mercury Loading
Model
Watershed Characterization
System—Mercury Loading
Model
EPA ●
MIKE 11 - Danish Hydraulic Institute ●
MIKE 21 - Danish Hydraulic Institute ●
MIKE SHE - Danish Hydraulic Institute ● ●
MINTEQA2
Metal Speciation Equilibrium
Model for Surface and Ground
Water
EPA ●
MUSIC Model for Urban Stormwater
Improvement Conceptualization
Monash University,
Cooperative Research
Center for Catchment
Hydrology
●
P8-UCM
Program for Predicting Polluting
Particle Passage through Pits,
Puddles, and Ponds—Urban
Catchment Model
Dr. William Walker ●
PCSWMM Stormwater Management Model Computational Hydraulics
Int. ● ●
QUAL2E Enhanced Stream Water Quality
Model EPA ●
QUAL2K - Dr. Steven Chapra, EPA
TMDL Toolbox ●
REMM Riverine Emergency
Management Model USACE ●
8 Capitolo 1 – Cause di inquinamento dei corsi d’acqua e modelli di simulazione disponibili
ACRONIMO
MODELLO NOME INTERO MODELLO FONTE
MODELLO
IDROLOGICO
MODELLO DI
BACINO
IDROGRAFICO
RMA-11 - Resource Modelling
Associates ●
SED2D - USACE ●
SED3D
Three-Dimensional Numerical
Model of Hydrodynamics and
Sediment Transport in Lakes and
Estuaries
EPA ●
SHETRAN - University of Newcastle
(UK) ● ●
SLAMM Source Loading and Management
Model University of Alabama ●
SPARROW Source Loading and Management
Model USGS ●
STORM Storage, Treatment, Overflow,
Runoff Model
USACE (Mainframe
version), Dodson &
Associates, Inc. (PC
version)
●
SWAT Soil and Water Assessment Tool USDA-ARS ●
SWMM Storm Water Management Model EPA ● ●
Toolbox TMDL Modeling Toolbox EPA ● ●
TOPMODEL -
Lancaster University
(UK), Institute of
Environmental and Natural
Sciences
●
WAMView Watershed Assessment Model
with an ArcView Interface
Soil and Water
Engineering Technology,
Inc. (SWET) and EPA
● ●
WARMF Watershed Analysis Risk
Management Framework Systech Engineering, Inc. ● ●
WASP Water Quality Analysis
Simulation Program EPA ●
WEPP Water Erosion Prediction Project USDA-ARS ●
WinHSPF Interactive Windows Interface to
HSPF EPA ● ●
WMS Watershed Modeling System
(Version 7.0)
Environmental Modeling
Systems, Inc. ● ●
XP-SWMM Stormwater and Wastewater
Management Model XP Software, Inc. ● ●
EPA = Environmental Protection Agency
NOAA = National Oceanic and Atmospheric Administration
USACE = U.S. Army Corps of Engineers
USDA-ARS = U.S. Departement of Agriculture – Agricultural Research Service
USGS = U.S. Geological Survey
Dato che il presente elaborato si pone come obiettivo la stima approssimata del calcolo dell’entità e
del tempo di arrivo del picco di concentrazione in seguito ad un rilascio di sostanza contaminante in
un corso d’acqua, e che tali stime devono essere disponibili in tempi brevi per poter adottare le
opportune misure di messa in sicurezza e di bonifica, vengono considerati utili a tale studio i modelli
idrologici in quanto considerano solamente il corso d’acqua implementato senza appesantire il costo
computazionale della simulazione.
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 9
Andando quindi ad analizzare nel dettaglio i modelli idrologici disponibili (Tabella 1.3) si è
considerato se la simulazione è monodimensionale, bidimensionale o tridimensionale. Si sono inoltre
classificati i modelli idrologici in tre diverse categorie in base ai loro livelli di complessità:
modelli stazionari: modelli che considerano una sola condizione di flusso non variabile;
modelli quasi dinamici: modelli che permettono limitate variazioni, in genere riferite alle
condizioni metereologiche;
modelli dinamici: modelli che permettono variazioni sia del flusso che delle condizioni
ambientali che influenzano il corpo d’acqua.
Si sono infine indicati quali aspetti relativi alla qualità dell’acqua (sedimenti, nutrienti, sostanze
tossiche, metalliche, domanda biochimica di ossigeno, ossigeno disciolto e batteri) ogni modello è in
grado di simulare.
Tabella 1.3. Analisi modelli idrologici.
MODELLO
LIVELLO
COMPLESSITA’
TIPOLOGIA
SIMULAZIONE
PARAMETRI QUALITA’ DELL’ACQUA
SIMULATI
ST
AZ
ION
AR
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ICO
1-D
2-D
3-D
DE
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LT
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AQUATOX ● ● ● ● ● ● ●
BASINS ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
CAEDYM ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
CCHED1D ● ● ●
CW-QUAL-
ICM/TOXI ● ● ● ● ● ● ● ● ●
CE-QUAL-R1 ● ● ● ● ● ● ● ●
CE-QUAL-
RIV1 ● ● ● ● ● ● ●
CE-QUAL-W2 ● ● ● ● ● ●
CH3D-IMS ● ● ● ● ● ● ● ●
CH3D-SED ● ● ● ● ●
DELFT3D ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
DWSM ● ● ● ● ●
ECOMSED ● ● ● ● ●
EFDC ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
GISPLM ●
GLLVHT ● ● ● ● ● ●
GNOME ● ● ●
GSSHA ● ● ●
HEC-6 ● ● ●
HEC-6T ● ● ●
HEC-RAS ● ●
10 Capitolo 1 – Cause di inquinamento dei corsi d’acqua e modelli di simulazione disponibili
MODELLO
LIVELLO
COMPLESSITA’
TIPOLOGIA
SIMULAZIONE
PARAMETRI QUALITA’ DELL’ACQUA
SIMULATI
ST
AZ
ION
AR
IO
QU
AS
I
DIN
AM
ICO
DIN
AM
ICO
1-D
2-D
3-D
DE
FIN
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O
DIS
CIO
LT
O
BA
TT
ER
I
HSCTM-2D ● ● ●
HSPF ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
LSPC ● ● ● ● ● ● ● ●
MCM ● ● ●
MIKE 11 ● ● ●
MIKE 21 ● ● ● ● ● ● ● ● ●
MINTEQA2 ● ●
PCSWMM ● ● ● ● ● ● ● ●
QUAL2E ● ● ● ● ● ● ●
QUAL2K ● ● ● ● ● ● ●
REMM ● ● ●
RMA-11 ● ● ● ● ● ● ● ● ●
SED2D ● ● ●
SED3D ● ● ● ● ●
SHETRAN ● ● ●
SWAT ● ● ● ● ● ● ● ●
SWMM ● ● ● ● ● ● ● ●
Toolbox ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
WAMView ● ● ● ● ● ● ●
WARMF ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
WASP ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
WinHSPF ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
WMS ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
XP-SWMM ● ● ● ● ● ● ● ●
La scelta dei modelli da utilizzare in questo lavoro di tesi è ricaduta sui programmi REMM (Riverine
Emergency Management Model) e WASP (Water Quality Analysis Simulation Program) per i
seguenti motivi: entrambi i modelli sono reperibili gratuitamente e dispongono di manuali tecnici
chiari ed esaustivi, a differenza di molti altri programmi presi in considerazione, che non forniscono
l’adeguato sostegno all’utente per poter utilizzare e modificare un modello secondo lo scopo che ci
si è prefissato. Nello specifico REMM è un programma creato per simulare rilasci in un corso d’acqua
ed è quindi finalizzato proprio agli scopi che questa tesi si pone ma presenta dei limiti nella difficoltà
di creazione dei file di input; WASP invece è stato individuato come modello utile a questo studio
per la sua flessibilità nella segmentazione e descrizione del corpo d’acqua che si simula ma presenta
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 11
importanti limiti riguardanti la differenziazione delle sostanze chimiche che si vogliono
rappresentare.
Capitolo 2
REMM – Riverine Emergency Management
Model
REMM (Riverine Emergency Management Model) è un programma sviluppato dall’US Army Corps
of Engineers finalizzato al calcolo del tempo di trasporto e del destino di un inquinante sversato in un
corso d’acqua in diverse condizioni di flusso. Il programma richiede che vengano inseriti dati relativi
alla morfologia, alle condizioni di flusso del fiume e alla sostanza chimica sversata per poter effettuare
il calcolo del tempo di arrivo e del valore del picco di concentrazione di inquinante in seguito ad uno
sversamento. Scopo principale di tale modello è fornire indicazioni per attuare piani di emergenza
finalizzati al contenimento e alla bonifica della contaminazione avvenuta.
Il linguaggio di programmazione utilizzato è il Fortran 90 e il programma è eseguito in versione DOS,
dispone di un’interfaccia grafica che permette un facile inserimento di alcuni dei dati di input
necessari alla simulazione. Un inconveniente che si riscontra in REMM è che per molti dati di input
le unità di misura adottate sono quelle anglosassoni. La tipologia di simulazione implementata in
REMM prevede la discretizzazione longitudinale del corso d’acqua in una serie di elementi finiti
compresi tra due sezioni trasversali.
Il programma è stato creato per simulare sostanze contaminanti miscibili con densità prossima a
quella dell’acqua e un eccessivo scostamento da questa ipotesi porta a risultati poco attendibili; per
semplificare il costo computazionale del programma vengono assunte alcune ipotesi semplificative
tra cui è importante sottolinearne due: la prima riguarda il fatto che nell’istante in cui viene effettuato
lo sversamento la sostanza contaminante interessa l’intera colonna liquida del fiume mentre la
seconda concerne il fatto che il corso d’acqua viene modellato monodimensionalmente andando a
trascurare tutti i moti secondari che non sempre sono di piccola entità.
La versione REMM disponibile fa riferimento al fiume Mississippi, è però possibile adattare il
programma ad altri corsi d’acqua, in base alle esigenze dell’utente, andando a modificare i file di
input. Questi ultimi sono di tre differenti tipologie: un file *.HYD relativo alle caratteristiche
idrauliche del corso d’acqua, un file *.LMD che fa rifermento ai punti di interesse geografico che il
14 Capitolo 2 – REMM – Riverine Emergency Management Model
fiume incontra nel suo percorso e infine un file *.TBL relativo alle proprietà della sostanza chimica
sversata. Una volta adattati questi file al caso in esame vengono fissate volta per volta le modalità di
sversamento e successivamente il programma calcola tempo ed entità del picco di concentrazione di
contaminante lungo il corso d’acqua.
2.1. Basi teoriche per il calcolo in REMM
2.1.1. Tempo di trasporto (Travel Time)
In REMM il calcolo del tempo di trasporto del contaminante lungo il corso d’acqua si basa quasi
esclusivamente sulla velocità dell’acqua (la diffusione ha un impatto minimo rispetto al trasporto
effettuato dalla corrente del fiume). Una volta fissata la portata rilevata al momento dello sversamento
REMM ricava le velocità medie nelle diverse sezioni e sempre su queste stesse sezioni calcola il
profilo di velocità, essendo note scabrezza e profondità del fiume.
Il profilo di velocità, che assume un andamento di tipo logaritmico, viene calcolato nel punto di
maggiore profondità della sezione secondo le seguenti formule:
𝑈(𝑦) − 𝑈𝑚𝑒𝑑
𝑈∗= 5.75 𝑙𝑜𝑔10
𝑦𝑚𝑎𝑥
𝑦 (2.1)
𝑈∗ =𝑈𝑚𝑒𝑑√𝑔
𝐶 (2.2)
dove:
U = velocità lungo il fiume
y = profondità del fiume
U* = velocità di attrito
C = coefficiente di Chèzy
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 15
Il coefficiente di Chèzy viene utilizzato in REMM per fornire una stima sul valore della scabrezza
del corso d’acqua esaminato, a partire dal valore del raggio idraulico Rid (che può essere assunto pari
alla profondità media rilevata nella sezione) e dal coefficiente di Manning n, secondo la formula (2.3).
𝐶 = 𝑅
𝑖𝑑
16⁄
𝑛 (2.3)
Per il calcolo del tempo medio di trasporto vengono inoltre assunte le seguenti ipotesi semplificative:
flusso assunto costante e che varia gradualmente. Le portate e gli altri parametri di flusso
cambiano quando il tempo calcolato attraversa un punto presente nei file dati AQ (Average
Discharge), YQ (Year Discharge) o AE (Average Elevation);
flusso assunto monodimensionale. Le componenti della velocità nelle direzioni diverse da
quelle del flusso principale sono considerate nulle;
Il tempo di trasporto medio tra due punti viene quindi calcolato come:
𝑡 =𝑥
𝑈 (2.4)
dove:
t = tempo di trasporto
x = distanza
U = velocità
Il programma prevede degli algoritmi destinati al calcolo della velocità media, della velocità media
superficiale e della velocità media vicina al fondo del fiume; inoltre differenzia il calcolo di tali
velocità in base al fatto che il fiume scorra all’aria aperta o sotto uno strato di ghiaccio.
2.1.2. Qualità dell’acqua (Water Quality Assumptions)
Il calcolo della qualità dell’acqua effettuato in REMM è basato sulle seguenti assunzioni:
l’inquinante si mescola immediatamente nella colonna d’acqua
16 Capitolo 2 – REMM – Riverine Emergency Management Model
la colonna d’acqua è completamente mescolata
si considera una sorgente di inquinamento puntuale
processi di degradazione sono reazioni del primo ordine
adsorbimento e desorbimento avvengono più velocemente di tutti gli altri processi
non avvengono interazioni con i sedimenti sul fondo del fiume
l’inquinante raggiunge il proprio limite di solubilità rapidamente
la dispersione longitudinale di sostanze galleggianti è modellata come le sostanze disciolte
effetti del vento e della presenza di un tratto costiero non vengono modellati
Il mescolamento istantaneo e completo dell’inquinante nella colonna d’acqua è la più importante
assunzione del modello REMM. Una modifica di questa assunzione richiederebbe analisi relative alle
proprietà chimiche della sostanza interessata e processi di validazione del modello. Per tale motivo
questo modello fornisce risultati più affidabili con composti o sostanze molto solubili in acqua per le
quali è verosimile la formazione di una soluzione omogenea, a differenza di casi con sostanze poco
solubili rispetto all’acqua, per le quali sono anche diversi i processi advettivi che le interessano.
2.1.3. Algoritmo per la qualità dell’acqua (Water Quality Algorithms)
L’algoritmo implementato in REMM per il calcolo della concentrazione di inquinante disciolto nella
colonna d’acqua è il seguente:
𝐶 = (𝑀𝑑
2 ∗ 𝐴𝑐 ∗ ((𝜋 ∗ 𝐷 ∗ 𝑇)0.5)) ∗ 𝑒
−(𝑥−𝑢∗𝑇)2
(4∗𝐸𝑥∗𝑇)−(𝐾𝑒∗𝑇) (2.5)
dove:
C = concentrazione disciolta al tempo T
T = tempo trascorso dallo sversamento
Md = concentrazione iniziale disciolta
Ac = area sezione trasversale fiume
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 17
Ex = coefficiente dispersione longitudinale
x = distanza dallo sversamento del punto di interesse
u = velocità media del fiume
Ke = somma dei processi di degradazione del primo ordine
La concentrazione di contaminante è calcolata ad una distanza definita dall’utente ad intervalli di 30
minuti. I rilasci prolungati nel tempo vengono modellati come una serie di piccoli continui rilasci
istantanei. I processi di volatilizzazione, idrolisi e assorbimento sono implementati all’interno del
software usando delle costanti del primo ordine che simulano la rimozione o il cambiamento di
struttura dell’inquinante considerato. Altri processi, quali biodegradazione, bioaccumulazione e
fotolisi diretta, non vengono considerati dal modello REMM in quanto i primi due hanno tempi
caratteristici molto lunghi rispetto al traporto del contaminante da parte del corso d’acqua mentre la
fotolisi diretta è strettamente legata alle condizioni locali che variano da fiume a fiume e pertanto non
può essere accuratamente descritta con un modello che vuole essere applicabile in generale a tutti i
corsi d’acqua.
Per sostanze quali benzina, greggio e oli combustibili le trasformazioni e i fenomeni di degradazione
sono modellati diversamente rispetto a quanto avviene per le sostanze che fanno parte del database
REMM. I processi di degradazione per queste sostanze sono molto complessi e risentono
notevolmente dell’alterazione che esse subiscono a causa dell’esposizione all’aria aperta. Per la loro
modellazione questi composti vengono trattati come degli inquinanti che si dissolvono in maniera
conservativa in modo che il loro comportamento imiti la dispersione longitudinale del picco di
concentrazione di contaminante: la perdita di sostanza inquinante viene valutata in base al fattore di
evaporazione della sostanza stessa mentre l’ammontare di contaminante ancora presente nel corso
d’acqua viene calcolato come la concentrazione di contaminante disciolta moltiplicata per il fattore
di evaporazione.
2.2. Dati di input e funzionamento REMM
Come già accennato, REMM necessita di tre file di input per poter eseguire la simulazione di un tratto
di fiume. I dati geografici vengono raccolti in un file *.LMD dove vengono riportate le coordinate
geografiche delle sezioni del fiume in corrispondenza delle stazioni di misura e le distanze
18 Capitolo 2 – REMM – Riverine Emergency Management Model
progressive delle stazioni stesse. La maggior mole di dati da inserire riguarda invece gli aspetti
idraulici della simulazione: nel file *.HYD devono essere riportati tutti i dati relativi ad ogni singola
sezione trasversale del corso d’acqua. Tali dati necessari sono:
profilo geometrico dell’alveo
relazione tra portata, altezza idrometrica e velocità media
portate medie mensili
altezze idrometriche medie mensili
coefficiente di attrito
coefficiente di dispersione longitudinale
coefficiente di diffusione orizzontale
torbidità dell’acqua
L’ultima tipologia di file di input è quella riguardante i dati chimici inseriti nel file *.TBL dove si
inseriscono le seguenti proprietà chimiche relative alla sostanza sversata:
peso molecolare
densità
coefficiente di ripartizione ottanolo-acqua
costante della Legge di Henry
solubilità in acqua
tensione di vapore
temperatura di ebollizione
temperatura di solidificazione
fattore di reazione idrolitica catalizzata da base
fattore di reazione idrolitica catalizzata da acido
fattore di reazione idrolitica neutra
Questi dati vengono utilizzati da REMM per calcolare la costante di decadimento complessiva Ke.
Una volta completati i tre file di input relativi alle caratteristiche del fiume e della sostanza
contaminante si procede all’inserimento dei dati che caratterizzano la situazione di emergenza che si
vuole simulare. Innanzitutto l’utente sceglie se simulare uno sversamento basandosi sui dati medi di
ogni mese, sui dati relativi ad uno specifico anno o inserendo opportunamente i valori di portata,
velocità o altezza idrometrica nelle stazioni di interesse. Effettuata questa prima scelta l’utente
inserisce data e ora dello sversamento e indica se il fiume scorre o meno sotto uno strato di ghiaccio;
successivamente andranno inseriti i dati ambientali e relativi allo sversamento, quali:
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 19
nome sostanza chimica sversata
percentuale di larghezza del fiume interessata dallo sversamento
tipo di rilascio: continuo o istantaneo
in caso di rilascio continuo: portata e durata dello sversamento
in caso di rilascio istantaneo: stima della quantità sversata
velocità del vento in miglia orarie
temperatura dell’aria in gradi Fahrenheit
temperatura dell’acqua in gradi Fahrenheit
Una volta inserite tutte queste informazioni il software procede alla simulazione per restituire come
output l’entità e il tempo di arrivo dei picchi di concentrazione nelle diverse stazioni di misura.
Capitolo 3
WASP - Water Quality Analysis Simulation
Program
WASP (Water Quality Analysis Simulation Program) è un modello matematico elaborato dall’EPA
(Environmental Protection Agency) per aiutare gli utenti a predire e interpretare gli effetti sulla qualità
dell’acqua dei fenomeni naturali e dell’inquinamento; è composto da due modelli cinetici: TOXI per
le sostanze tossiche o inquinanti, EUTRO per i parametri convenzionali di qualità dell’acqua (per
esempio ossigeno disciolto e nutrienti).
Il modello WASP è uno strumento dinamico sviluppato per analizzare i corpi d’acqua e i sedimenti
sottostanti ad essi, può essere utilizzato in diversi ambienti acquatici come ruscelli, fiumi, canali,
laghi, riserve d’acqua, estuari e tratti costieri, è in grado di analizzare problematiche ambientali
relative alla qualità dell’acqua sia in condizioni stazionarie che variabili nel tempo ed è inoltre in
grado di simulare fenomeni monodimensionali, bidimensionali o tridimensionali a seconda delle
esigenze dell’utente.
Tale modello permette inoltre di specificare i coefficienti di scambio tra le varie matrici presenti nella
simulazione, i flussi avvettivi, gli scarichi inquinanti e le condizioni al contorno.
3.1. Modello per l’analisi della qualità dell’acqua
Le equazioni risolte da WASP sono basate sul principio della conservazione della massa: WASP
traccia i valori di ogni parametro di qualità dal punto di input dato nella simulazione fino al termine
di quest’ultima (sia spazialmente che temporalmente). Per eseguire questo calcolo l’utente dovrà
fornire alla simulazione i seguenti dati di input:
segmentazione dell’area simulata
trasporto avvettivo e diffusivo
concentrazioni al contorno
22 Capitolo 3 – WASP – Water Quality Analysis Simulation Program
sorgenti puntuali e/o continue di scarichi inquinanti
parametri cinetici
costanti
funzioni temporali
concentrazioni iniziali
Questi dati di input assieme all’equazione generale della conservazione della massa e alle specifiche
equazioni cinetiche definiscono un speciale set di equazioni per l’analisi della qualità dell’acqua.
3.1.1. Equazione generale del bilancio di massa
Il bilancio di massa per sostanze disciolte in un corpo d’acqua che entrano ed escono dal volume
studiato considera gli effetti del trasporto avvettivo e diffusivo e le trasformazioni fisiche, chimiche
e biologiche a cui tali sostanze sono sottoposte.
Figura 3.1. Sistema di coordinate per l’equazione del bilancio di massa.
Considerando il sistema di coordinate illustrato in Figura 3.1, dove gli assi x e y sono nel piano
orizzontale e l’asse z nel piano verticale il bilancio di massa per un volume infinitesimo di fluido è:
𝜕𝐶
𝜕𝑡= −
𝜕
𝜕𝑥(𝑈𝑥𝐶) −
𝜕
𝜕𝑦(𝑈𝑦𝐶) −
𝜕
𝜕𝑧(𝑈𝑧𝐶)
+𝜕
𝜕𝑥(𝐸𝑥
𝜕𝐶
𝜕𝑥) +
𝜕
𝜕𝑦(𝐸𝑦
𝜕𝐶
𝜕𝑦) +
𝜕
𝜕𝑧(𝐸𝑧
𝜕𝐶
𝜕𝑧) (3.1)
+𝑆𝐿 + 𝑆𝐵 + 𝑆𝐾
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 23
dove:
C = concentrazione della sostanza analizzata, [mg/l] o [g/m3]
t = tempo, [giorni]
Ux, Uy, Uz = velocità avvettiva longitudinale, laterale e verticale, [m/giorno]
Ex, Ey, Ez = coefficiente di diffusione longitudinale, laterale e verticale, [m2/giorno]
SL = tasso di carico diretto e diffusivo, [g/m3-giorno]
SB = tasso di carico al contorno, [g/m3-giorno]
SK = tasso totale di trasformazione cinetica; positivo se è una sorgente, negativo se
è una perdita, [g/m3-giorno]
Espandendo il volume di controllo infinitesimo in un volume più grande composto da segmenti
adiacenti e specificando appropriatamente i fenomeni di trasporto, i carichi inquinanti e i parametri
di trasformazione, WASP implementa una forma alle differenze finite dell’equazione (3.1). Per
brevità e chiarezza la derivazione, con il metodo delle differenze finite, dell’equazione del bilancio
di massa viene fatta considerando solo una coordinata. Assumendo che vi sia omogeneità laterale e
verticale si integra su y e z e si ottiene l’equazione (3.2):
𝜕
𝜕𝑡(𝐴 𝐶) =
𝜕
𝜕𝑥(−𝑈𝑥 𝐴 𝐶 + 𝐸𝑥 𝐴
𝜕𝐶
𝜕𝑥) + 𝐴 (𝑆𝐿 + 𝑆𝐵) + 𝐴 𝑆𝐾 (3.2)
dove:
A= area sezione trasversale, [m2]
L’equazione (3.2) rappresenta i tre principali processi coinvolti in un’analisi di qualità dell’acqua: il
primo termine è rappresentativo dei fenomeni di trasporto, il secondo dei carichi inquinanti a cui il
volume d’acqua studiato è sottoposto, infine il terzo termine è indicativo dei fenomeni di
trasformazione che si verificano nel corpo d’acqua interessato.
3.1.2. La configurazione (network) del modello
Il network del modello è composto da una serie di volumi di controllo denominati “segmenti” che
presi nel loro insieme rappresentano la configurazione fisica del corpo d’acqua studiato. La Figura
3.2 illustra come il network suddivide il corpo d’acqua longitudinalmente, lateralmente e
verticalmente. Le concentrazione delle sostanze presenti in acqua vengono calcolate all’interno di
24 Capitolo 3 – WASP – Water Quality Analysis Simulation Program
ogni segmento mentre i fenomeni di trasporto che riguardano le sostanze monitorate vengono
calcolati all’interfaccia tra due segmenti adiacenti.
Figura 3.2. Schematizzazione di una ipotetica segmentazione di un corpo d’acqua operata in WASP.
WASP differenzia quattro diverse tipologie di segmenti:
strato acqua superficiale (segmento 1 in Figura 3.2)
strato acqua al di sotto dello strato superficiale (segmento 2 in Figura 3.2)
strato bentonico superiore (segmento 3 in Figura 3.2)
strato bentonico inferiore (segmento 4 in Figura 3.2)
E’ compito dell’utente allineare in modo corretto i vari segmenti affinché riproducano, con una certa
accuratezza, il corpo d’acqua studiato.
Il volume dei singoli segmenti e il time step della simulazione sono direttamente correlati tra loro:
all’aumentare o al diminuire dell’uno, l’altro dovrà avere lo stesso comportamento per assicurare la
stabilità e l’accuratezza numerica. Le dimensioni caratteristiche associate ad ogni singolo segmento
implementato nella simulazione sono dettate principalmente dalla scala temporale e spaziale del
problema analizzato rispetto alle caratteristiche specifiche del corpo d’acqua e delle sostanze
inquinanti monitorate. Per esempio, analizzando il problema della migrazione di un inquinante dovuto
alla marea in una riserva d’acqua, è opportuno scegliere un time step che possa variare da qualche
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 25
minuto a un’ora. Se invece si vuole studiare il tempo di residenza degli inquinanti nella stessa riserva
d’acqua sarà più appropriato definire un time step compreso tra qualche ora e un giorno.
Una volta identificata la natura del problema da risolvere si passa a considerare gli aspetti che variano
nel tempo del corpo d’acqua: generalmente si utilizza un intervallo di tempo inferiore rispetto al
periodo in cui cambiano le variabili relative alle forze principali coinvolte.
Per prima cosa quindi si analizza la mutabilità degli aspetti temporali andando a verificare come le
singole variabili si modificano nel tempo, eseguendo di conseguenza delle opportune operazioni di
mediazione dei loro valori per facilitare la simulazione. Bisogna sottolineare come in WASP quando
due o più variabili hanno un periodo simile di variazione, la loro mediazione non è possibile. Andando
a considerare l’intrusione salina in un estuario le variazioni, dovute alle maree, nel flusso, nel volume
d’acqua e nella dispersione interagiscono tra loro pertanto, per avere una previsione accurata nel
lungo periodo, è necessaria una simulazione che abbia un time step nell’ordine di qualche ora in modo
che si possano rilevare gli effetti delle maree sulle variabili monitorate.
Passando ad analizzare la variabilità spaziale si osserva come le caratteristiche spaziali in WASP sono
omogenee all’interno di ogni singolo segmento, perciò si inseriranno come dati di input nella
simulazione i valori medi di profondità, larghezza e delle altre caratteristiche fisiche relative ad ogni
segmento implementato. Il cambiamento nello spazio che ci si attende da una variabile influenza la
dimensione dei segmenti; per esempio le condizioni dell’acqua variano rapidamente in prossimità di
uno sversamento mentre più distanti ci troviamo da esso queste tendono ad attenuarsi, pertanto sarà
opportuno implementare dei segmenti relativamente piccoli in prossimità dello sversamento che
diventeranno progressivamente più grandi più allontanandosi da esso.
3.1.3. Schema di trasporto del modello WASP
Il trasporto dell’inquinante nel modello WASP include i fenomeni di avvezione e dispersione dei
costituenti; avvezione e dispersione sono divisi in sei distinte tipologie.
La prima tipologia di trasporto riguarda il flusso avvettivo e il mixing dispersivo nella colonna
d’acqua. Il flusso avvettivo è responsabile del trasporto a valle dei costituenti presenti nel volume
d’acqua in esame mentre la dispersione causa il mixing dalle regioni ad alta concentrazione a quelle
a bassa concentrazione.
La seconda tipologia di trasporto prende in esame il movimento dell’acqua interstiziale nei sedimenti
componenti il letto del corpo d’acqua. I costituenti dissolti sono trasportati attraverso il letto dai flussi
interstiziali e gli scambi tra letto e colonna d’acqua sovrastante avvengono per diffusione interstiziale.
26 Capitolo 3 – WASP – Water Quality Analysis Simulation Program
La terza, la quarta e la quinta tipologia riguardano il trasporto di particolati inquinanti, dovuto a
fenomeni quali subsidenza, sospensione e sedimentazione di solidi. I costituenti vengono assorbiti
dalle particelle solide e trasportati attraverso la colonna d’acqua e i sedimenti del letto. L’utente può
definire tre differenti categorie di particelle solide, basandosi sulla dimensione: sabbia, limo e argilla.
L’ultima tipologia di trasporto è rappresentata dall’evaporazione e dalla precipitazione da o verso la
superficie del corpo d’acqua.
3.2 Trasporto sostanze tossiche
Diversi modelli per l’analisi qualitativa dell’acqua, come WASP, sono in grado di simulare il
trasporto e il destino delle sostanze chimiche presenti in un corpo d’acqua. Come minimo questi
modelli riescono a rappresentare la colonna d’acqua e lo strato superficiale del letto del corpo d’acqua
considerando i fenomeni di degradazione chimica e assorbimento da parte dei solidi. I modelli più
semplici usano costanti di decadimento del primo ordine e coefficienti di ripartizione all’equilibrio,
mentre i modelli più complessi utilizzano meccanismi di decadimento del secondo ordine ed
equazioni non lineari per i processi di assorbimento.
Molti sono i processi chimico-fisici che contribuiscono al trasporto e alle trasformazioni di sostanze
tossiche in ambiente acquatico. Alcune sostanze sono soggette a complicati meccanismi di reazione
mentre altre si comportano in modi più semplici. WASP consente di simulare la varietà dei processi
che possono coinvolgere una determinata sostanza chimica tossica: il modello è progettato per poter
risolvere problemi ambientali di varie tipologie e sta all’utente individuare il grado di complessità
che vuole dara alla simulazione in base alle richieste del problema da analizzare.
Sebbene la quantità e la varietà di dati possibili da usare in WASP sia ampia, i dati richiesti per ogni
specifica simulazione sono molto ridotti. Per esempio è possibile simulare il comportamento di una
determinata sostanza chimica senza considerare alcuna reazione o considerando solo l’assorbimento
o andando ad analizzare una o due trasformazioni chimiche. Inoltre tutte le costanti chimiche, le
funzioni del tempo e i parametri ambientali possono essere ignorati, usando solamente un tasso di
trasformazione costante specifico per un determinato sito in base al tipo di studio che si vuole
svolgere.
Il trasporto di sostanze tossiche è simulato in WASP con il modello cinetico TOXI. TOXI è in grado
di simulare il trasporto e la trasformazione di massimo tre sostanze chimiche (che possono essere tra
loro indipendenti o legate da reazioni chimiche) e massimo tre tipologie di particolati.
In un ambiente acquatico le sostanze chimiche tossiche possono essere trasferite tra le varie fasi e
possono degradarsi per svariati processi biologici. In WASP sono definiti dei modelli semplificati per
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 27
i processi di trasporto inclusi assorbimento e volatilizzazione; i processi di trasformazione invece
riguardano biodegradazione, idrolisi, fotolisi e ossidazione e vengono descritti in maniera
semplificata attraverso equazioni del primo ordine.
WASP utilizza l’equazione del bilancio di massa per calcolare concentrazione e massa delle sostanze
chimiche e dei sedimenti in ogni segmento implementato. La simulazione delle sostanze tossiche
chimiche avviene considerando le reazioni chimiche e fisiche definite dall’utente: le sostanze sono
trasportate per avvezione e dispersione attraverso i vari segmenti del corpo d’acqua e scambiate con
i segmenti bentonici.
WASP presenta alcuni limiti nell’applicazione del modello cinetico TOXI: ad alte concentrazioni le
assunzioni di partizionamento lineare e trasformazione vengono meno, la densità risulta importante
in prossimità del punto di scarico nel caso di uno sversamento, infine alte concentrazioni influenzano
le caratteristiche ambientali, come pH e popolazione batterica ad esempio, e ciò altera i tassi di
trasformazione della sostanza esaminata.
3.2.1. Trasformazioni cinetiche
TOXI permette all’utente di specificare semplici reazioni del primo ordine per simulare il
comportamento delle sostanze chimiche implementate. Trasformazioni del primo ordine possono
essere usate per descrivere l’evoluzione dei costituenti (ogni segmento può avere un’equazione
diversa) o alternativamente si possono specificare valori costanti per alcuni processi quali
biodegradazione, idrolisi, fotolisi, volatilizzazione e ossidazione.
3.2.1.1.Decadimento totale del primo ordine
La più semplice espressione consentita in TOXI è un decadimento totale del primo ordine. Questa
opzione permette all’utente di specificare un tasso di decadimento costante del primo ordine che può
variare spazialmente in modo da poter simulare il comportamento di ogni sostanza chimica inserita
nel modello. Questo tipo di decadimento non permette di simulare la trasformazione del prodotto
principale in sottoprodotti. L’equazione che identifica questo decadimento è la seguente:
𝜕𝐶𝑖𝑗
𝜕𝑡|𝑟𝑒𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 = 𝐾𝑖𝑗𝐶𝑖𝑗 (3.3)
28 Capitolo 3 – WASP – Water Quality Analysis Simulation Program
dove:
Cij = concentrazione totale specie chimica i nel segmento j, [mg/l]
Kij = costante di decadimento globale del primo ordine per la specie chimica i nel segmento
j, [giorni-1]
Kij è il parametro del modello che può variare nei vari segmenti della simulazione: una volta
specificato la specie chimica i reagirà come indicato dal parametro indipendentemente dagli altri input
dati.
3.2.1.2.Trasformazione individuale del primo ordine
Questa seconda opzione permette di inserire una reazione del primo ordine per ognuno dei seguenti
processi: volatilizzazione, biodegradazione nella colonna d’acqua, biodegradazione bentonica,
idrolisi alcalina, idrolisi neutra, idrolisi acida, ossidazione e fotolisi. La reazione totale è data dalla
somma di ogni reazione individuale secondo la seguente formula:
𝜕𝐶𝑖𝑗
𝜕𝑡|𝑟𝑒𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 = ∑ 𝐾𝑘𝑖𝐶𝑖𝑗
𝑁
𝑘=1
(3.4)
dove:
Kki = costante di trasformazione del primo ordine per la reazione k della specie chimica i,
[giorni-1]
L’utente può inserire nell’equazione (3.4) i tempi di dimezzamento anziché le costanti di decadimento
del primo ordine; questi vengono convertiti internamente in costanti di trasformazione del primo
ordine secondo la seguente equazione:
𝐾𝑘𝑖 = 0,693 / 𝑇𝐻𝑘𝑖 (3.5)
dove:
THki = tempo di dimezzamento per la sostanza i nella reazione k, [giorni]
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 29
3.2.2. Fenomeni di assorbimento
I fenomeni di assorbimento sono rilevanti per determinare la tossicità e il destino di una sostanza
inquinante. L’assorbimento causa l’accumulo di sostanze chimiche nei sedimenti che compongono il
letto del corpo d’acqua o il bioaccumulo nei pesci, ma può essere ritardato da reazioni di
volatilizzazione o di idrolisi.
Le reazioni di assorbimento sono relativamente veloci rispetto alle altre trasformazioni che
avvengono in acqua pertanto vengono assunte come reazioni di equilibrio.
Il fenomeno dell’assorbimento all’equilibrio è governato dalla relazione (3.6):
𝐶′𝑠𝑖𝑗 = 𝐾𝑝𝑠𝑖𝑗 ∗ 𝐶′𝑤𝑖𝑗 (3.6)
𝐶′𝑤𝑖𝑗 = 𝐶𝑤𝑖𝑗 / 𝑛𝑗 (3.7)
dove:
C’sij = concentrazione di sostanza chimica i assorbita in sedimento di tipo “s” nel segmento
j, [mg/kg]
Kpsij = coefficiente di ripartizione della sostanza chimica i in sedimento di tipo “s” nel
segmento j, [lwater/kg]
C’wij = concentrazione di sostanza chimica i dissolta in acqua nel segmento j, [mg/lwater]
Cwij = concentrazione di sostanza chimica i dissolta nel segmento j, [mg/l]
nj = porosità o volume d’acqua per volume di segmento j, [lwater/l]
All’equilibrio la distribuzione tra le fasi di una specifica sostanza è controllata dal relativo
coefficiente di ripartizione Kps.
𝑓𝐷𝑖𝑗 =𝑛𝑗
𝑛𝑗 + ∑ 𝐾𝑝𝑠𝑖𝑗 ∗ 𝑀𝑠𝑗𝑠 (3.8)
𝑓𝑠𝑖𝑗 =𝐾𝑝𝑠𝑖𝑗 ∗ 𝑀𝑠𝑗
𝑛𝑗 + ∑ 𝐾𝑝𝑠𝑖𝑗 ∗ 𝑀𝑠𝑗𝑠 (3.9)
30 Capitolo 3 – WASP – Water Quality Analysis Simulation Program
dove:
fDij = frazione di sostanza chimica i in fase dissolta “d” nel segmento j, [-]
fSij = frazione di sostanza chimica i nella fase solida “s” nel segmento j, [-]
Msj = concentrazione di sedimenti di tipo “s” nel segmento j, [kg/lwater]
Queste frazioni sono determinate nel tempo e nello spazio dalla simulazione attraverso il coefficiente
di ripartizione, calcolando internamente la porosità e la concentrazione dei sedimenti. Date le
concentrazioni totali e le frazioni delle singole fasi della sostanza i nel segmento j, le concentrazioni
di sostanza dissolta e di sostanza assorbita sono unicamente determinate:
𝐶𝑤𝑖𝑗 = 𝐶𝑖𝑗 ∗ 𝑓𝐷𝑖𝑗 (3.10)
𝐶𝑠𝑖𝑗 = 𝐶𝑖𝑗 ∗ 𝑓𝑆𝑖𝑗 (3.11)
dove:
Cij = concentrazione totale di sostanza chimica i nel segmento j, [mg/l]
Csij = concentrazione di sostanza chimica i assorbita in sedimento di tipo “s” nel segmento
j, [mg/l]
Oltre all’assunzione di equilibrio istantaneo, implicita nell’uso delle equazioni elencate in
precedenza, vi è l’assunzione di reversibilità.
I valori per il coefficiente di ripartizione possono essere ottenuti per via sperimentale in laboratorio o
da banche dati. Il modello cinetico TOXI permette l’inserimento di singoli valori per il coefficiente
di ripartizione o di un set di coefficienti che variano nello spazio.
3.2.3. Processi di trasformazione e sottoprodotti
Il modello cinetico TOXI può arrivare a simulare il comportamento di tre sostanze chimiche in
maniera indipendente o considerando le interazioni tra esse. Nelle trasformazioni che coinvolgono
due o tre sostanze chimiche, deve essere specificata la resa per ogni singola interazione:
𝑆𝑘𝑐1 = ∑ ∑ 𝐾𝑘𝑐𝐶𝑐𝑌𝑘𝑐1
𝑘𝑐
, 𝑐 = 2, 3 (3.12)
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 31
𝑆𝑘𝑐2 = ∑ ∑ 𝐾𝑘𝑐𝐶𝑐𝑌𝑘𝑐2
𝑘𝑐
, 𝑐 = 1, 3 (3.13)
𝑆𝑘𝑐3 = ∑ ∑ 𝐾𝑘𝑐𝐶𝑐𝑌𝑘𝑐3
𝑘𝑐
, 𝑐 = 1, 2 (3.14)
dove:
Skci = produzione della sostanza i dal componente c secondo la reazione k, [mg/l-giorno]
Kkc = coefficiente del componente c nella reazione k, [giorni-1]
Cc = concentrazione del componente c, [mg/l]
Ykci = coefficiente di resa per la produzione della sostanza i dal componente c secondo la
reazione k, [mg/mg]
Capitolo 4
Simulazione evento incidentale con REMM e
WASP e confronto tra i due modelli
Obiettivo principale di questo lavoro di tesi è verificare quanto attendibile risulti essere un modello
che simula uno sversamento di sostanza inquinante con pochi dati di input (verosimilmente i dati che
sono reperibili in breve tempo nel caso di evento accidentale) per rispondere in modo speditivo, con
degli opportuni interventi, ad una situazione di emergenza. Per tali motivi il modello deve consentire
un facile inserimento dei dati relativi alla geometria del corso d’acqua, delle caratteristiche principali
della sostanza contaminante, dei dati ambientali e dei dati relativi allo sversamento.
L’idea che sta alla base della simulazione svolta in questa tesi consiste nell’usare il modello REMM
come modello di riferimento, in quanto tale modello è stato concepito proprio per il calcolo dell’entità
e del tempo di arrivo di un picco di concentrazione di sostanza inquinante e in quanto l’inserimento
dei dati geografici e idraulici è tutt’altro che semplice e richiede del tempo che non è disponibile
quando si devono prendere decisioni in poche ore per far fronte ad una situazione di emergenza.
Il modello WASP invece è stato creato per valutare la qualità dell’acqua considerando sia i fenomeni
ambientali che gli scarichi inquinanti, ma non presenta una sezione ad hoc per la valutazione delle
conseguenze di uno sversamento. Altresì presenta un’interfaccia grafica di facile comprensione e
utilizzo e permette un veloce inserimento dei dati relativi alla geometria del fiume in esame e dello
sversamento. Si vuole quindi stimare quanto i valori ottenuti da una simulazione effettuata in WASP,
con pochi dati di input, si discostino da quelli che risultano con il modello REMM e successivamente,
attraverso un’analisi di sensitività, andare a valutare quali siano i parametri e i dati di input che
maggiormente influenzano il risultato della simulazione effettuata con WASP.
34 Capitolo 4 – Simulazione evento incidentale con REMM e WASP e confronto tra i due modelli
4.1. Scenari incidentali simulati
Il sito geografico nel quale si svolgono le simulazioni di sversamento è il fiume Adige, nel suo tratto
da Verona fino a Cavarzere (Figura 4.1 e Tabella 4.1) considerando un evento incidentale che avviene
immediatamente prima della stazione di Albaredo d’Adige.
Il fiume Adige, con i suoi 409 km, dalla sorgente nei pressi del lago di Resia fino alla foce in località
Rosolina Mare nel Mare Adriatico, è il secondo fiume italiano per lunghezza dopo il Po. La scelta di
tale fiume, come luogo dove studiare degli sversamenti inquinanti in un corso d’acqua, deriva dalla
sua importanza nel panorama dei fiumi italiani, dalla densità di industrie presenti nel suo bacino
idrografico e dall’elevata quantità di acquedotti che prelevano da esso, in quanto, attraverso una
simulazione speditiva, si possono ottenere informazioni sulle possibilità di prelievo o meno e su
eventuali altre azioni da intraprendere, a salvaguardia della salute degli utenti.
Figura 4.1. Tratto fiume Adige implementato nella simulazione e stazioni di misurai.
Tabella 4.1. Stazioni di misura simulate: coordinate geografiche e chilometraggio progressivo.
STAZIONE DI
MISURA
COORDINATA
UTM EST
COORDINATA
UTM NORD KM
KM
PROGRESSIVO
Verona 656577 5034069 255.8 0
Albaredo d’Adige 677649 5020725 294.7 38.9
Legnago 681666 5007013 313.3 57.5
Badia Polesine 678220 5005904 329.0 73.2
Boara Pisani 719087 4998394 357.6 101.8
Cavarzere 742280 5002892 383.7 127.9
La scelta della stazione di Albaredo d’Adige come punto dello sversamento è dettata dal fatto che se
si fosse simulato una fuoriuscita di inquinante a Verona, i primi dati sui picchi di concentrazione si
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 35
sarebbero avuti a poco meno di 40 km dal punto dello sversamento e a tale distanza i valori potrebbero
già essere rientrati all’interno dei limiti di tolleranza ammessi. Inoltre in questo studio il tratto che va
da Albaredo d’Adige a Boara Pisani è quello dove sono reperibili più dati per quanto riguarda le
misure di portata, altezza idrometrica e sezione liquida (http://www.arpa.veneto.it/temi-
ambientali/idrologia/file-e-allegati/rapporti-e-documenti/idrologia-regionale/idrologia-regionale-
la-rete-idrometrica), pertanto si è optato per simulare uno sversamento ad Albaredo d’Adige ed
analizzare l’arrivo e l’entità del picco nelle stazioni a valle di Legnago, Badia Polesine e Boara Pisani.
Si sono simulati tre diversi rilasci di sostanze inquinanti in modo da poter analizzare il comportamento
di sostanze, con caratteristiche e limiti di concentrazione in acque superficiali, diverse tra loro
(Tabella 4.2). I tre casi di sversamento simulato sono:
sversamento di 20000 kg di toluene
sversamento di 30000 kg di fenolo
sversamento di 20000 kg di 1,2-iclorobenzene
Tabella 4.2. Elenco proprietà sostanze simulate da database REMM.
PROPRIETA’ TOLUENE FENOLO 1,2-DICLOROBENZENE
Temperatura calcolo proprietà [°C] 20 15 20
Peso molecolare [g/mol] 92.1 94.11 147.01
Densità [g/cm3] 0.867 1.07 1.305
Solubilità [mg/l] 515 93000 100
Coefficiente di ripartizione ottanolo-acqua 6.20E+02 3.00E+01 3.60E+03
Costante della Legge di Henry [atm*m3/mol] 6.66E-03 4.54E-07 1.93E-03
Pressione di vapore [mmHg/20°C] 2.20E+01 3.41E-01 1.00E+00
Assorbimento importante? Probabile Probabile NO Probabile
Volatilizzazione importante? Probabile Probabile Probabile
Biodegradazione importante? Incerto Probabile Probabile NO
Fotolisi importante? Probabile NO Probabile NO Incerto
Idrolisi importante? Probabile NO Probabile NO Probabile NO
Bioaccumulazione importante? Probabile NO Probabile NO Probabile
Standard qualità acqua potabile [mg/l] 1 0 0.6
Temperatura di ebollizione [°C] 110.6 181.75 180.5
Temperatura di solidificazione [°C] -95 43 -17
Fattore di reazione idrolitica catalizzata da base 0 0 0
Fattore di reazione idrolitica catalizzata da acido 0 0 0
Fattore di reazione idrolitica neutra 0 0 0
Il toluene è un idrocarburo aromatico, presente come un liquido chiaro ed incolore nelle condizioni
ambientali standard, che viene utilizzato principalmente come solvente in sostituzione del benzene
(che risulta più tossico). Presenta in acqua una solubilità ridotta mentre si scioglie bene nella maggior
36 Capitolo 4 – Simulazione evento incidentale con REMM e WASP e confronto tra i due modelli
parte dei solventi organici. Viene classificato come sostanza nociva e facilmente infiammabile,
tuttavia è meno tossico del benzene e non ha effetti mutageni.
Il fenolo è un composto aromatico derivato dal benzene che a temperatura ambiente si presenta sotto
forma di cristalli che possono assumere colorazione bianca, gialla o rosa. Ha un’elevata solubilità in
acqua e subisce facilmente reazioni di sostituzione elettrofila.
Infine l’1,2-diclorobenzene è un alogenuro derivato del benzene. A temperatura ambiente si presenta
come un liquido incolore dall’odore caratteristico. E’ un composto nocivo, irritante e pericoloso per
l’ambiente.
Come limiti di concentrazione nelle acque interne superficiali per le tre sostanze simulate si sono
presi come riferimento i valori riportati nella tabella II-2 della pubblicazione di Mills et al. (1985) e
qui riportati in Tabella 4.3.
Tabella 4.3. Limite massimo concentrazione in acque superficiali degli inquinanti simulati.
TOLUENE FENOLO 1,2-DICLOROBENZENE
Limite concentrazione acque superficiali [mg/l] 5.2 3.4 0.099
Tali limiti servono a fornire indicazioni utili al personale specializzato nell’individuare fino a che
punto a valle dello sversamento occorre attuare operazioni di messa in sicurezza e successivamente
di bonifica, per far rientrare i livelli di inquinante sotto i limiti indicati, considerati tollerabili per un
corso d’acqua superficiale.
Si procede quindi ad illustrare il procedimento mediante il quale sono state effettuate le simulazioni
con i modelli REMM e WASP.
4.2. Simulazione di sversamento con REMM
4.2.1. Dati di input simulazione REMM
Il primo passo per effettuare la simulazione di uno sversamento in REMM è la compilazione dei tre
file di input *.LMD, *.HYD, *.TBL già precedentemente descritti nel Capitolo 2.
Nel file *.LMD vengono inserite le stazioni di misura con le loro coordinate geografiche e la distanza
progressiva in miglia.
Il file *.HYD relativo ai dati idraulici è quello più complesso in quanto richiede l’inserimento di una
serie di dati, per ogni stazione di misura, non sempre facilmente reperibili.
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 37
La prima serie di informazioni che bisogna inserire in REMM riguarda i coefficienti chimici e più
specificatamente i valori del coefficiente di dispersione laterale εy, del coefficiente di dispersione
longitudinale Ex e della torbidità. I valori del coefficiente di dispersione laterale e del coefficiente di
dispersione longitudinale sono stati determinati attraverso le relazioni di Fischer:
𝜀𝑦 = 0.6 𝑧𝑚𝑎𝑥√𝑔𝑅𝑖𝑑𝑆 (4.1)
𝐸𝑥 = 0.011𝑈2𝑇2
𝑧𝑚𝑎𝑥√𝑔𝑅𝑖𝑑𝑆 (4.2)
dove:
zmax = profondità massima del fiume [m]
g = accelerazione di gravità pari a 9.81 m2/s
Rid = raggio idraulico [m] (per i fiumi spesso considerato pari alla profondità media della
sezione)
S = pendenza [adim]
U = velocità media sulla sezione trasversale [m/s]
T = larghezza sezione trasversale fiume [m]
I dati relativi a profondità e larghezza della sezione dell’Adige in corrispondenza delle stazioni di
misura sono stati ricavati dai rilievi topobatimetrici forniti dall’ARPAV e allegati in Appendice A.
La pendenza di ogni sezione trasversale è stata calcolata dividendo la differenza di altezza sul livello
del mare di due sezioni adiacenti (per esempio Verona e Albaredo d’Adige) per la distanza tra le
stesse due sezioni. Dato che con tale metodo si ottengono 5 valori di pendenza a fronte di 6 stazioni
di misura per l’ultima stazione (Cavarzere) è stato ricopiato il valore inserito nella stazione precedente
(Boara Pisani).
La velocità media su ogni sezione trasversale del fiume viene calcolata dividendo la portata per la
sezione liquida: per le stazioni di Verona, Albaredo d’Adige e Boara Pisani si è fatto riferimento ai
dati riportati nella relazione n°16/2014 dell’ARPAV “Misure di portata eseguite da ARPAV nell’anno
2013”, per la stazione di Badia Polesine si sono invece utilizzate le informazioni presenti nella
relazione n°11/2008 dell’ARPAV “Stima delle portate transitate sul fiume Adige a Badia Polesine
negli anni 2005-07”, mentre per le stazioni di Legnago e Cavarzere non sono disponibili dati tali da
permettere una stima della velocità media pertanto viene assunto, per queste stazioni, il valore di
velocità riscontrato nella stazione precedente.
I dati necessari al calcolo di εy e di EX e il loro valore vengono riassunti in Tabella 4.4.
38 Capitolo 4 – Simulazione evento incidentale con REMM e WASP e confronto tra i due modelli
Tabella 4.4. Valori necessari al calcolo dei coefficienti di dispersione laterale e longitudinale.
STAZIONE DI
MISURA z [m] zmax [m] T [m] S [-] U [m/s] Rid (=z) [m] εy [m/s] Ex [m2/s]
Verona 3.07 4.34 87.5 0.00094 1.25 3.07 0.438136 180.2069
Albaredo d’Adige 3.89 4.33 83.71 0.00011 1.04 3.89 0.168324 297.1806
Legnago 2.78 4.82 82.11 0.0001 1.04 2.78 0.151027 318.6747
Badia Polesine 1.79 3.06 148.14 0.00025 0.36 1.79 0.121648 154.3085
Boara Pisani 3.38 5.56 91.47 0.00018 1.225 3.38 0.257724 321.5276
Cavarzere 3.01 4.3 80.33 0.00018 1.225 3.01 0.188093 339.7801
Per quanto riguarda il valore della torbidità non si sono trovate informazioni in merito relative alle
stazioni di misura esaminate e più in generale relative al fiume Adige, si è pertanto deciso di assumere
un valore di torbidità costante in tutta la simulazione pari a 3 mg/l basato sulle osservazioni svolte
nella Tesi di Laurea “Rischio di incidente rilevante sul fiume Po: simulazione di uno sversamento di
stirene da una bettolina” (Ghiraldo, 2001), Università degli Studi di Padova, riguardo al vicino fiume
Po.
Per ogni stazione di misura viene poi richiesto l’inserimento di una serie di dati geografici quali
latitudine e longitudine, l’altezza sul livello del mare della stazione e il coefficiente di Manning n per
indicare la rugosità dell’alveo del fiume in ogni determinata stazione. I dati utilizzati nella
simulazione REMM sono riportati nella seguente tabella.
Tabella 4.5. Dati geografici inseriti nella simulazione REMM.
STAZIONE DI
MISURA
COORDINATA
UTM EST
COORDINATA
UTM NORD
ALTEZZA
S.L.M. [m]
COEFF. DI
MANNING [-]
Verona 656577 5034069 52.01 0.025
Albaredo d’Adige 677649 5020725 16.12 0.025
Legnago 681666 5007013 12.89 0.025
Badia Polesine 678220 5005904 10.28 0.025
Boara Pisani 719087 4998394 4.65 0.025
Cavarzere 742280 5002892 1.19 0.025
Per quanto riguarda l’altezza sul livello del mare si è fatto riferimento ai già citati rilievi
topobatimetrici allegati in Appendice A, mentre per quanto riguarda il coefficiente di Manning si è
fatto riferimento alla tabella 4.6.1 del documento dell’ISPRA n°92 del 2013 e qui di seguito riportata.
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 39
Tabella 4.6. Coefficienti di scabrezza per canali e condotte da documento ISPRA 92/2013.
TIPO DI CANALIZZAZIONE COEFFICIENTE DI
MANNING [-]
Pareti di cemento perfettamente lisciato e pareti metalliche senza risalita nei giunti,
ambedue con curve 0.012
Pareti di cemento non in perfette condizioni. Muratura ordinaria più o meno
accurata 0.014-0.015
Pareti di cemento solo in parte intonacate; qualche deposito sul fondo. Muratura
irregolare (o di pietrame) 0.018
Terra con erba sul fondo. Corsi d’acqua naturali regolari 0.025
Canali in abbandono con vegetazione. Corsi d’acqua con alveo in ghiaia e
movimento di materiale sul fondo 0.035
In base alla Tabella 4.6 si è scelto come coefficiente di Manning il valore corrispondente ai corsi
d’acqua naturali regolari e tale valore è stato mantenuto costante lungo tutto il tratto di fiume simulato.
Bisogna inoltre sottolineare come nel file di input, implementato in REMM e allegato in Appendice
B, il dato relativo all’altezza sul livello del mare è stato convertito in piedi (ft).
Vengono successivamente immessi i dati relativi alle scale di deflusso. Per ogni stazione di misura
(se disponibili) vengono inserite delle terne di dati riguardanti profondità (in ft), portata (in ft3/s) e
velocità (in fts). Tali dati sono stati ricavati dai documenti presenti al già citato link dell’ARPAV
riguardante le misure di portata e rilievi idrometrici e vengono di seguito riportati per le stazioni nelle
quali sono disponibili.
Tabella 4.7. Scala di deflusso a Verona.
ALTEZZA
IDROMETRICA
[m]
PROFONDITA’
[m]
PORTATA
[m3/s]
VELOCITA’
[m/s]
PROFONDITA’
[ft]
PORTATA
[ft3/s]
VELOCITA’
[ft/s]
-2.45 1.91 36.80 1.27 6.27 1299.58 4.16
-2.33 2.03 42.80 1.10 6.66 1511.47 3.61
-2.27 2.09 47.90 1.09 6.86 1691.57 3.58
-2.23 2.13 50.00 1.06 6.99 1765.74 3.48
-2.31 2.05 52.00 1.28 6.73 1836.36 4.20
-2.31 2.05 54.00 1.33 6.73 1906.99 4.36
-2.17 2.19 63.70 1.22 7.19 2249.55 4.01
-2.26 2.10 67.50 0.86 6.89 2383.74 2.82
-2.19 2.18 68.01 0.85 7.14 2401.75 2.78
-2.05 2.31 69.10 1.11 7.58 2440.25 3.65
-2.12 2.24 69.60 1.24 7.35 2457.90 4.06
-1.99 2.37 93.63 1.02 7.78 3306.52 3.33
-1.75 2.61 124.70 1.44 8.56 4403.74 4.71
-1.73 2.63 135.80 1.54 8.63 4795.74 5.04
-1.59 2.77 144.57 1.24 9.09 5105.45 4.07
-1.70 2.66 150.80 1.66 8.73 5325.46 5.44
-1.61 2.75 158.96 1.27 9.02 5613.62 4.17
-1.28 3.08 204.70 1.63 10.10 7228.92 5.35
-0.37 3.99 446.25 1.98 13.09 15759.18 6.51
40 Capitolo 4 – Simulazione evento incidentale con REMM e WASP e confronto tra i due modelli
Tabella 4.8. Scala di deflusso a Albaredo d’Adige.
ALTEZZA
IDROMETRICA
[m]
PROFONDITA’
[m]
PORTATA
[m3/s]
VELOCITA’
[m/s]
PROFONDITA’
[ft]
PORTATA
[ft3/s]
VELOCITA’
[ft/s]
-7.95 3.42 141.11 0.89 11.20 4983.26 2.92
-7.43 3.93 232.20 1.13 12.89 8200.07 3.69
-7.14 4.23 246.00 0.65 13.86 8687.42 2.15
-7.32 4.05 246.25 1.19 13.27 8696.24 3.92
-6.67 4.69 348.11 1.34 15.39 12293.40 4.38
Tabella 4.9. Scala di deflusso a Badia Polesine.
ALTEZZA
IDROMETRICA
[m]
PROFONDITA’
[m]
PORTATA
[m3/s]
VELOCITA’
[m/s]
PROFONDITA’
[ft]
PORTATA
[ft3/s]
VELOCITA’
[ft/s]
-4.15 1.87 79.1 0.29 7.45 4138.88 1.14
-4.11 1.91 79.1 0.28 6.14 2793.39 0.94
-4.01 2.01 91.8 0.31 6.27 2793.39 0.92
-3.96 2.06 105.7 0.35 6.59 3241.89 1.01
-3.78 2.24 119.5 0.36 6.76 3732.76 1.14
-3.75 2.27 117.2 0.35 7.35 4220.11 1.18
-3.38 2.64 180.1 0.46 8.66 6360.18 1.51
-3.12 2.9 210.4 0.49 9.51 7430.21 1.61
Tabella 4.10. Scala di deflusso a Boara Pisani.
ALTEZZA
IDROMETRICA
[m]
PROFONDITA’
[m]
PORTATA
[m3/s]
VELOCITA’
[m/s]
PROFONDITA’
[ft]
PORTATA
[ft3/s]
VELOCITA’
[ft/s]
-4.11 2.98 45.00 0.53 9.78 1589.16 1.75
-3.58 3.51 84.00 0.79 11.52 2966.43 2.59
-3.22 3.87 135.00 1.03 12.70 4767.48 3.37
-3.22 3.87 144.14 1.05 12.70 5090.26 3.43
-3.28 3.82 151.19 0.36 12.52 5339.23 1.18
-3.04 4.05 165.48 1.14 13.29 5843.88 3.75
-2.96 4.13 177.70 1.18 13.55 6275.42 3.87
-2.23 4.86 182.00 0.84 15.94 6427.28 2.74
-2.63 4.46 199.00 1.08 14.63 7027.63 3.55
-2.54 4.55 215.00 1.08 14.93 7592.66 3.56
-2.87 4.22 222.00 1.14 13.85 7839.86 3.75
-2.18 4.91 274.00 1.24 16.11 9676.23 4.06
-1.26 5.83 398.00 1.27 19.13 14055.25 4.17
-0.58 6.51 509.00 1.34 21.36 17975.18 4.41
-0.39 6.70 593.23 1.19 21.98 20949.74 3.91
0.44 7.53 760.77 1.39 24.70 26866.36 4.56
Per le stazioni di Legnago e di Cavarzere non sono reperibili i dati necessari a costruire una scala di
deflusso pertanto si è optato, in questi due casi, per ricopiare i dati della stazione immediatamente a
monte (Albaredo d’Adige per Legnago e Boara Pisani per Cavarzere).
Una volta inseriti i valori delle scale di deflusso si passa ad immettere i dati relativi al profilo del
terreno di ogni sezione trasversale in corrispondenza delle stazioni di misura. Tale serie di dati
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 41
comprende tutte le misure dell’altezza sul livello del mare di vari punti dell’alveo del fiume che sono
stati ottenute grazie ai rilievi topobatimetrici eseguiti da ARPAV (Appendice A).
Le ultime serie di dati riguardano le misure delle portate medie e delle altezze idrometriche medie
mensili. Per questa tipologia di dati in REMM è sufficiente che siano presenti informazioni relative
a due sole stazioni di misura: in questo caso si sono utilizzati i dati relativi alle stazioni di Verona e
Boara Pisani. Nella simulazione sono state inserite le portate medie mensili registrate nel 2012 e nel
2013 mentre per le altezze idrometriche si sono utilizzati solamente i dati relativi al 2013. Tali dati
(inseriti nel file di input in unità anglosassoni) sono stati reperiti nella già citata sezione ARPAV
dedicata ai rilievi idrometrici e di portata e vengono di seguito riportati.
Tabella 4.11. Portate medie mensili 2012. Stazioni di Verona e Boara Pisani.
MESE
VERONA BOARA PISANI
PORTATA
MEDIA [m3/s]
PORTATA
MEDIA [ft3/s]
PORTATA
MEDIA [m3/s]
PORTATA
MEDIA [ft3/s]
Gennaio 72.5 2560.316 110.9 3916.4
Febbraio 71.6 2528.533 112.9 3987.03
Marzo 109.1 3852.834 98.4 3474.966
Aprile 81.5 2878.148 122.4 4322.519
Maggio 125 4414.338 216.7 7652.695
Giugno 171.9 6070.597 238 8404.899
Luglio 119.8 4230.701 156.8 5537.345
Agosto 94.2 3326.645 115.7 4085.911
Settembre 121.1 4276.61 193.4 6829.863
Ottobre 120 4237.764 222.6 7861.052
Novembre 313.8 11081.75 439 15503.15
Dicembre 122.2 4315.456 263.2 9294.829
Tabella 4.12. Portate medie mensili 2013. Stazioni di Verona e Boara Pisani.
MESE
VERONA BOARA PISANI
PORTATA
MEDIA [m3/s]
PORTATA
MEDIA [ft3/s]
PORTATA
MEDIA [m3/s]
PORTATA
MEDIA [ft3/s]
Gennaio 74.7 2638.008 172.5 6091.786
Febbraio 76.6 2705.106 141.4 4993.499
Marzo 82.9 2927.589 194.2 6858.115
Aprile 173.3 6120.038 301.8 10657.98
Maggio 429.7 15174.73 599.8 21181.76
Giugno 333.6 11780.98 441.8 15602.03
Luglio 205 7239.514 282.2 9965.808
Agosto 98.4 3474.966 172 6074.128
Settembre 78.9 2786.33 148.3 5237.17
Ottobre 122.1 4311.925 230.3 8132.975
Novembre 179.4 6335.457 315.9 11155.91
Dicembre 93.5 3301.924 213.6 7543.22
42 Capitolo 4 – Simulazione evento incidentale con REMM e WASP e confronto tra i due modelli
Tabella 4.13. Altezze idrometriche e profondità medie mensili 2013. Stazioni di Verona e Boara Pisani.
MESE
VERONA BOARA PISANI
ALTEZZA
IDROMETRICA
MEDIA [m]
PROFONDITA’
MEDIA [m]
PROFONDITA’
MEDIA [ft]
ALTEZZA
IDROMETRICA
MEDIA [m]
PROFONDITA’
MEDIA [m]
PROFONDITA’
MEDIA [ft]
Gennaio -2.16 2.2 7.22 -3.02 4.07 9.28
Febbraio -2.15 2.21 7.25 -3.26 3.83 8.74
Marzo -2.1 2.26 7.41 -2.86 4.23 9.65
Aprile -1.61 2.75 9.02 -2.12 4.97 11.34
Maggio -0.49 3.87 12.70 -0.3 6.79 15.49
Giugno -0.82 3.54 11.61 -1.21 5.88 13.41
Luglio -1.38 2.98 9.78 -2.24 4.85 11.06
Agosto -1.99 2.37 7.78 -3.03 4.06 9.26
Settembre -2.13 2.23 7.32 -3.21 3.88 8.85
Ottobre -1.89 2.47 8.10 -2.61 4.48 10.22
Novembre -1.51 2.85 9.35 -2.01 5.08 11.59
Dicembre -2.05 2.31 7.58 -2.72 4.37 9.97
Una volta inseriti i dati relativi ad altezze idrometriche e portate medie il file di input *.HYD è
completato. Il file relativo alle sostanze chimiche (*.TBL) non necessita di alcuna modifica in quanto
le sostanze che sono state simulate sono già presenti nel database REMM e sono già state presentate
nella Tabella 4.2.
Si passa quindi alla simulazione dello sversamento andando a selezionare in REMM che questa venga
svolta considerando i dati relativi alle portate medie mensili del 2013, che lo sversamento sia
istantaneo e che consideri la totalità della larghezza del corso d’acqua. Vengono inoltre inseriti i
seguenti dati ambientali, in unità anglosassoni:
Tabella 4.14. Dati ambientali implementati nella simulazione REMM.
VELOCITA’ VENTO 0.3 m/s 0.002 miglia/h
TEMPERATURA ARIA 20 °C 68 °F
TEMPERATURA ACQUA 12 °C 53.6 °F
Vengono infine indicati la quantità di sostanza inquinante sversata (in galloni) e data e ora
dell’incidente (ore 12:00 del giorno 16 aprile 2013) quindi REMM è in grado di poter simulare
l’andamento della macchia di inquinante lungo il corso d’acqua e di calcolare tempo di arrivo ed
entità del picco di concentrazione.
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 43
4.2.2. Output simulazione REMM
Una volta effettuata la simulazione dello sversamento, REMM restituisce i seguenti risultati per i tre
diversi scenari incidentali simulati.
Tabella 4.15. Risultati REMM sversamento 20000 kg di toluene.
SVERSAMENTO: 20000 KG TOLUENE
STAZIONE DI MISURA TEMPO DI ARRIVO PICCO VALORE PICCO DI
CONCENTRAZIONE [mg/l] [min] [h - min]
Legnago 383 6 h 23 min 4.124
Badia Polesine 703 11 h 43 min 3.050
Boara Pisani 1088 18 h 08 min 2.185
Figura 4.2. Simulazione REMM. Sversamento 20000 kg di toluene. Tempi di arrivo ed entità dei picchi di
concentrazione nelle stazioni a valle dello sversamento. Riferimento limiti Tabella 4.3 (pubblicazione Mills et al.).
Tabella 4.16. Risultati REMM sversamento 30000 kg di fenolo.
SVERSAMENTO: 30000 KG FENOLO
STAZIONE DI MISURA TEMPO DI ARRIVO PICCO VALORE PICCO DI
CONCENTRAZIONE [mg/l] [min] [h - min]
Legnago 382 6 h 22 min 6.254
Badia Polesine 702 11 h 42 min 4.613
Boara Pisani 1087 18 h 07 min 3.293
LEGNAGO
BADIA POLESINE
BOARA PISANI
0
1
2
3
4
5
6
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
Simulazione REMMSversamento: 20000 kg TOLUENE
REMM LIMITE MAX
44 Capitolo 4 – Simulazione evento incidentale con REMM e WASP e confronto tra i due modelli
Figura 4.3. Simulazione REMM. Sversamento 30000 kg di fenolo. Tempi di arrivo ed entità dei picchi di concentrazione
nelle stazioni a valle dello sversamento. Riferimento limiti Tabella 4.3 (pubblicazione Mills et al.).
Tabella 4.17. Risultati REMM sversamento 20000 kg di 1,2-diclorobenzene.
SVERSAMENTO: 20000 KG 1,2-DICLOROBENZENE
STAZIONE DI MISURA TEMPO DI ARRIVO PICCO VALORE PICCO DI
CONCENTRAZIONE [mg/l] [min] [h - min]
Legnago 382 6 h 22 min 4.083
Badia Polesine 702 11 h 42 min 3.012
Boara Pisani 1087 18 h 07 min 2.150
Figura 4.4. Simulazione REMM. Sversamento 20000 kg di 1,2-diclorobenzene. Tempi di arrivo ed entità dei picchi di
concentrazione nelle stazioni a valle dello sversamento. Riferimento limiti Tabella 4.3 (pubblicazione Mills et al.).
LEGNAGO
BADIA POLESINE
BOARA PISANI
0
1
2
3
4
5
6
7
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
Simulazione REMMSversamento: 30000 kg FENOLO
REMM LIMITE MAX
LEGNAGO
BADIA POLESINE
BOARA PISANI
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
Simulazione REMMSversamento: 20000 kg 1,2-DICLOROBENZENE
REMM LIMITE MAX
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 45
Si osserva come i picchi di concentrazione arrivano sempre dopo lo stesso intervallo di tempo nelle
medesime stazioni di misura. Ciò è dovuto al fatto che il fenomeno predominante, e quasi esclusivo,
è il trasporto dell’inquinante dovuto alla corrente del fiume mentre fenomeni secondari, quali la
diffusione dovuta alla diversa solubilità dei contaminanti simulati, sono solamente responsabili della
variazione dell’entità del picco di concentrazione che arriva alla stazione di misura.
I file di output completi che restituisce REMM sono riportati in Appendice C.
4.3. Simulazione di sversamento con WASP
4.3.1. Dati di input simulazione WASP
In WASP per simulare lo sversamento di una sostanza contaminante il primo passaggio consiste
nell’inserire data e ora dell’evento incidentale e successivamente il tipo di modello cinetico, interno
al programma, da utilizzare. L’evento incidentale, come in REMM, avviene il giorno 16 aprile 2013
(giorno per il quale si hanno a disposizione dati su portata, altezza idrometrica e sezione liquida per
le stazioni di Albaredo d’Adige e Boara Pisani) alle ore 12:00 mentre il modello cinetico utilizzato è
il modello TOXI Organic Toxicants. Successivamente si passa alla segmentazione del tratto di fiume
che si vuole simulare. La tecnica che si è adottata per effettuare tale suddivisione del corso d’acqua
consiste nell’implementare segmenti lunghi 1 km in corrispondenza delle stazioni di misura mentre i
tratti intermedi tra una stazione e l’altra vengono divisi in due segmenti di uguale lunghezza. Si è
inoltre implementato all’inizio un segmento fittizio nel quale avviene lo sversamento lungo anch’esso
1 km con le stesse identiche caratteristiche che presenta il primo segmento reale della simulazione.
Tabella 4.18. Segmentazione fiume Adige per simulazione con WASP.
SEGMENTO KM PROGRESSIVO KM INIZIO SEGMENTO
→ KM FINE SEGMENTO
LUNGHEZZA
SEGMENTO [km]
SVERSAMENTO 0 0 → 1 1
ALBAREDO D’ADIGE 1 1 → 2 1
post Albaredo d’Adige 2 → 10.5 8.5
pre Legnago 10.5 → 19 8.5
LEGNAGO 19.6 19 → 20 1
post Legnago 20 → 27.5 7.5
pre Badia Polesine 27.5 → 35 7.5
BADIA POLESINE 35.3 35 → 36 1
post Badia Polesine 36 → 49.5 13.5
pre Boara Pisani 49.5 → 63 13.5
BOARA PISANI 63.9 63 → 63.9 1
46 Capitolo 4 – Simulazione evento incidentale con REMM e WASP e confronto tra i due modelli
Per ogni segmento implementato è necessario inserire dati geografici che indichino larghezza,
profondità media e massima, pendenza, velocità, rugosità e volume dell’intero segmento. Per l’intera
lunghezza implementata nella simulazione si è assunta una rugosità di 0.025, come in REMM,
secondo quanto descritto in Tabella 4.6. Per le stazioni di Albaredo d’Adige, Legnago, Badia
Polesine e Boara Pisani i dati di larghezza, profondità, pendenza e velocità sono gli stessi della Tabella
4.4, per il segmento fittizio iniziale, nel quale si simula l’evento incidentale, si utilizzano gli stessi
identici valori del segmento di Albaredo d’Adige, mentre per ogni segmento intermedio a due stazioni
di misura i dati relativi a larghezza, profondità, pendenza e velocità vengono ricavati considerando
un contributo pari al 75% dato dalla stazione più vicina e un contributo del 25% della stazione di
misura più lontana (per esempio nel tratto pre Legnago queste grandezze sono ricavate sommando il
75% del valore della grandezza corrispondente a Legnago e il 25% del valore della stessa grandezza
ad Albaredo d’Adige). Infine i valori dei volumi di ogni segmento sono stati calcolati moltiplicando
larghezza per la profondità media per la lunghezza. I dati geografici di input vengono riassunti nella
seguente tabella.
Tabella 4.19(a). Dati di input geografici simulazione WASP.
SEGMENTO LUNGHEZZA [km] LARGHEZZA [m] PROFONDITA’
MEDIA [m] VOLUME [m3]
SVERSAMENTO 1 83.71 3.89 325631.9
ALBAREDO D’ADIGE 1 83.71 3.89 325631.9
post Albaredo d’Adige 8.5 83.31 3.61 2556367.35
pre Legnago 8.5 82.51 3.06 3146085.1
LEGNAGO 1 82.11 2.78 22865.8
post Legnago 7.5 98.62 2.53 1871314.5
pre Badia Polesine 7.5 131.63 2.04 2013939
BADIA POLESINE 1 148.14 1.79 265170.6
post Badia Polesine 13.5 133.97 2.19 3960823.05
pre Boara Pisani 13.5 105.64 2.98 4249897.2
BOARA PISANI 1 91.47 3.38 309168.6
Tabella 4.19(b). Dati di input geografici simulazione WASP.
SEGMENTO PROFONDITA’
MASSIMA [m] PENDENZA [-] VELOCITA’ [m/s]
SVERSAMENTO 4.33 0.0001 1.04
ALBAREDO D’ADIGE 4.33 0.0001 1.04
post Albaredo d’Adige 4.50 0.0001 1.04
pre Legnago 4.70 0.0001 1.04
LEGNAGO 4.82 0.0001 1.04
post Legnago 4.38 0.0001 0.87
pre Badia Polesine 3.39 0.0002 0.53
BADIA POLESINE 3.06 0.0003 0.36
post Badia Polesine 3.69 0.0002 0.58
pre Boara Pisani 4.93 0.0002 1.01
BOARA PISANI 5.56 0.0002 1.23
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 47
Si passa quindi all’inserimento dei dati relativi allo sversamento e alle condizioni ambientali che si
registrano nel momento dell’evento incidentale. A differenza di REMM, dove bisognava indicare la
quantità sversata, in WASP va indicata la concentrazione di sostanza inquinante presente: per tale
motivo è stato creato il segmento fittizio iniziale dove si simula lo sversamento. La concentrazione
di inquinante sversato si ottiene dividendo la quantità di sostanza contaminante in microgrammi per
il volume del segmento d’acqua in litri. Le concentrazioni iniziali implementate nel programma sono
riassunte nella seguente tabella.
Tabella 4.20. Quantità sversate e loro concentrazione nel segmento iniziale fittizio “sversamento” implementato in WASP.
SOSTANZA SVERSATA QUANTITA’ [kg] CONCENTRAZIONE [μg/l]
TOLUENE 20000 61419
FENOLO 30000 92189
1,2-DICLOROBENZENE 20000 61419
Per ogni sostanza simulata vengono inoltre indicati i valori di densità, solubilità, peso molecolare,
costante di Henry e pressione di vapore (vedi Tabella 4.2). I dati ambientali sono gli stessi utilizzati
per la simulazione con REMM (Tabella 4.14).
Vengono poi indicati i valori del coefficiente di dispersione longitudinale e della portata al momento
dello sversamento. Per quanto riguarda il primo si fa riferimento al valore di Albaredo d’Adige
indicato in Tabella 4.4 mentre per quanto riguarda la portata si utilizza il valore indicato nelle
misurazioni ARPAV (relazione n°16/2014 “Misure di portata eseguite da ARPAV nell’anno 2013”)
relative al giorno 16 aprile 2013 pari a 232.2 m3/s.
Bisogna inoltre implementare nella simulazione l’ordine corretto dei segmenti, indicando l’area di
scambio (ovvero la sezione liquida) attraverso la quale la massa di un segmento fluisce nel segmento
successivo. Tali valori sono stati ottenuti facendo una media delle misure riportate da ARPAV nelle
stazioni di Albaredo d’Adige, Badia Polesine e Boara Pisani, mentre per la stazione di Legnago si è
effettuata una media tra i valori calcolati per le stazioni di Albaredo d’Adige e Badia Pisani. Il valore
ricavato per ogni singola stazione di misura è stato poi utilizzato anche per i segmenti
immediatamente a monte e a valle della stazione stessa.
Una volta inseriti questi dati si può avviare la simulazione di WASP.
48 Capitolo 4 – Simulazione evento incidentale con REMM e WASP e confronto tra i due modelli
4.3.2. Output simulazione WASP
Una volta effettuata la simulazione del rilascio, WASP restituisce il profilo della concentrazione nel
tempo in ogni segmento implementato. Si analizzano quindi i risultati ottenuti nei segmenti di
Legnago, Badia Polesine e Boara Pisani riportando, per i tre diversi casi analizzati, tempo di arrivo,
valore del picco di concentrazione e il profilo di concentrazione nel tempo per ogni stazione di misura
mentre per l’output completo generato da WASP si rimanda all’Appendice D.
Tabella 4.21. Risultati WASP sversamento 20000 kg di toluene.
SVERSAMENTO: 20000 KG TOLUENE
STAZIONE DI MISURA TEMPO DI ARRIVO PICCO VALORE PICCO DI
CONCENTRAZIONE [mg/l] [min] [h - min]
Legnago 234 3 h 54 min 2.995
Badia Polesine 582 9 h 42 min 1.740
Boara Pisani 1056 17 h 36 min 1.212
Figura 4.5. Simulazione WASP. Sversamento 20000 kg di toluene. Profili nel tempo dei picchi di concentrazione nelle
stazioni di misura a valle dello sversamento. Riferimento limiti Tabella 4.3 (pubblicazione Mills et al.).
0
1
2
3
4
5
6
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
Simulazione WASPSversamento: 20000 kg TOLUENE
LIMITE MAX LEGNAGO BADIA POLESINE BOARA PISANI
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 49
Tabella 4.22. Risultati WASP sversamento 30000 kg di fenolo.
SVERSAMENTO: 30000 KG FENOLO
STAZIONE DI MISURA TEMPO DI ARRIVO PICCO VALORE PICCO DI
CONCENTRAZIONE [mg/l] [min] [h - min]
Legnago 234 3 h 54 min 4.492
Badia Polesine 582 9 h 42 min 2.611
Boara Pisani 1056 17 h 36 min 1.818
Figura 4.6. Simulazione WASP. Sversamento 30000 kg di fenolo. Profili nel tempo dei picchi di concentrazione nelle
stazioni di misura a valle dello sversamento. Riferimento limiti Tabella 4.3 (pubblicazione Mills et al.).
Tabella 4.23. Risultati WASP sversamento 20000 kg di 1,2-diclorobenzene.
SVERSAMENTO: 20000 KG 1,2-DICLOROBENZENE
STAZIONE DI MISURA TEMPO DI ARRIVO PICCO VALORE PICCO DI
CONCENTRAZIONE [mg/l] [min] [h - min]
Legnago 234 3 h 54 min 2.995
Badia Polesine 582 9 h 42 min 1.740
Boara Pisani 1056 17 h 36 min 1.212
0
1
2
3
4
5
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
Simulazione WASP Sversamento: 30000 kg FENOLO
LIMITE MAX LEGNAGO BADIA POLESINE BOARA PISANI
50 Capitolo 4 – Simulazione evento incidentale con REMM e WASP e confronto tra i due modelli
Figura 4.7. Simulazione WASP. Sversamento 20000 kg di 1,2-diclorobenzene. Profili nel tempo dei picchi di concentrazione
nelle stazioni di misura a valle dello sversamento. Riferimento limiti Tabella 4.3 (pubblicazione Mills et al.).
Si osserva immediatamente che WASP restituisce dei picchi di concentrazione identici per i due
sversamenti da 20000 kg e che il tempo di arrivo del picco di concentrazione, nelle diverse stazioni
di misura, è uguale nei tre casi analizzati. Come già indicato nel Capitolo 3, alle alte concentrazioni
WASP non tiene più conto del valore indicato di solubilità relativo alla sostanza simulata, inoltre il
valore della densità viene considerato solamente in prossimità dello sversamento: con queste
assunzioni divengono accettabili i risultati identici restituiti da WASP. Ciò è dovuto al fatto che
WASP non presenta un proprio database di sostanze implementabili nella simulazione ma richiede
solamente che vengano inseriti caratteristiche e costanti specifiche delle varie sostanze chimiche che
in base al tipo di simulazione svolta verranno prese in esame o meno. I risultati della simulazione
pertanto sono determinati dalla segmentazione del corso d’acqua effettuata, dalle caratteristiche
idrauliche implementate (portata, coefficiente di dispersione longitudinale) e dalla concentrazione
iniziale di inquinante presente nel segmento fittizio che simula lo sversamento.
Appurato quindi che WASP non differenzia le diverse sostanze chimiche in volumi così grandi e con
così alte concentrazioni si passa ora ad analizzare le differenze nei valori dell’entità e del tempo di
arrivo del picco di concentrazione tra le simulazioni REMM e WASP.
0
1
2
3
4
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
Simulazione WASPSversamento: 20000 kg 1,2-DICLOROBENZENE
LIMITE MAX LEGNAGO BADIA POLESINE BOARA PISANI
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 51
4.4. Confronto simulazioni REMM - WASP
Il confronto tra i risultati prodotti da WASP con quelli di REMM avviene considerando REMM come
modello di riferimento e andando successivamente a calcolare l’errore assoluto e l’errore relativo per
il tempo di arrivo e l’entità del picco di concentrazione generato in WASP secondo le seguenti
formule.
𝐸𝐴𝑆𝑆 = 𝑥𝑅𝐸𝑀𝑀 − 𝑥𝑊𝐴𝑆𝑃 (4.3)
𝐸𝑅𝐸𝐿% =𝐸𝐴𝑆𝑆
𝑥𝑊𝐴𝑆𝑃∗ 100 (4.4)
Vengono proposti di seguito i risultati del confronto tra i due modelli sotto forma di grafici e tabelle.
Figura 4.8. Confronto REMM - WASP. Sversamento 20000 kg di toluene. Profili nel tempo (WASP) ed entità (REMM) dei
picchi di concentrazione nelle stazioni di misura a valle dello sversamento. Riferimento limiti Tabella 4.3 (pubblicazione
Mills et al.).
LEGNAGO
BADIA POLESINE
BOARA PISANI
0
1
2
3
4
5
6
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
Confronto REMM - WASPSversamento: 20000 kg TOLUENE
REMM LIMITE MAX LEGNAGO BADIA POLESINE BOARA PISANI
52 Capitolo 4 – Simulazione evento incidentale con REMM e WASP e confronto tra i due modelli
Tabella 4.24. Confronto REMM – WASP. Sversamento 20000 kg di toluene.
20000 KG TOLUENE LEGNAGO BADIA POLESINE BOARA PISANI
RE
MM
Tempo arrivo picco [h - min] 6 h 23 min 11 h 43 min 18 h 08 min
Tempo arrivo picco [min] 383 703 1088
Entità picco concentrazione [mg/l] 4.124 3.050 2.185
WA
SP
Tempo arrivo picco [h - min] 3 h 54 min 9 h 42 min 17 h 36 min
Tempo arrivo picco [min] 234 582 1056
Entità picco concentrazione [mg/l] 2.995 1.740 1.212
Errore assoluto concentrazione [mg/l] 1.129 1.310 0.973
Errore relativo % concentrazione 37.7 75.2 80.3
Errore assoluto tempo arrivo picco [min] 149 121 32
Errore relativo % tempo arrivo picco 63.7 20.8 3.0
Figura 4.9. Confronto REMM - WASP. Sversamento 30000 kg di fenolo. Profili nel tempo (WASP) ed entità (REMM) dei
picchi di concentrazione nelle stazioni di misura a valle dello sversamento. Riferimento limiti Tabella 4.3 (pubblicazione Mills
et al.).
Tabella 4.25. Confronto REMM – WASP. Sversamento 30000 kg di fenolo.
30000 KG FENOLO LEGNAGO BADIA POLESINE BOARA PISANI
RE
MM
Tempo arrivo picco [h - min] 6 h 22 min 11 h 42 min 18 h 07 min
Tempo arrivo picco [min] 382 702 1087
Entità picco concentrazione [mg/l] 6.254 4.613 3.293
WA
SP
Tempo arrivo picco [h - min] 3 h 54 min 9 h 42 min 17 h 36 min
Tempo arrivo picco [min] 234 582 1056
Entità picco concentrazione [mg/l] 4.492 2.611 1.818
Errore assoluto concentrazione [mg/l] 1.762 2.002 1.475
Errore relativo % concentrazione 39.2 76.7 81.2
Errore assoluto tempo arrivo picco [min] 148 120 31
Errore relativo % tempo arrivo picco 63.2 20.6 2.9
LEGNAGO
BADIA POLESINE
BOARA PISANI
0
1
2
3
4
5
6
7
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
Confronto REMM - WASPSversamento: 30000 kg FENOLO
REMM LIMITE MAX LEGNAGO BADIA POLESINE BOARA PISANI
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 53
Figura 4.10. Confronto REMM - WASP. Sversamento 20000 kg di 1,2-diclorobenzene. Profili nel tempo (WASP) ed
entità (REMM) dei picchi di concentrazione nelle stazioni di misura a valle dello sversamento. Riferimento limiti Tabella
4.3 (pubblicazione Mills et al.).
Tabella 4.26. Confronto REMM – WASP. Sversamento 20000 kg di 1,2-diclorobenzene.
20000 KG 1,2-DICLOROBENZENE LEGNAGO BADIA
POLESINE BOARA PISANI
RE
MM
Tempo arrivo picco [h - min] 6 h 22 min 11 h 42 min 18 h 07 min
Tempo arrivo picco [min] 382 702 1087
Entità picco concentrazione [mg/l] 4.083 3.012 2.150
WA
SP
Tempo arrivo picco [h - min] 3 h 54 min 9 h 42 min 17 h 36 min
Tempo arrivo picco [min] 234 582 1056
Entità picco concentrazione [mg/l] 2.995 1.740 1.212
Errore assoluto concentrazione [mg/l] 1.088 1.272 0.938
Errore relativo % concentrazione 36.3 73.1 77.4
Errore assoluto tempo arrivo picco [min] 148 120 31
Errore relativo % tempo arrivo picco 63.2 20.1 2.9
Dal raffronto emerge che le simulazioni effettuate con WASP sottostimano sempre il valore del picco
di concentrazione rispetto alle simulazioni eseguite con REMM, tuttavia tale stima varia al massimo,
in valore assoluto, di una quantità pari a 2 mg/l. Si nota inoltre che l’errore relativo, sempre riferito
all’entità del picco di concentrazione, aumenta progressivamente all’allontanarsi dal punto nel quale
si è verificato l’evento incidentale. Tale differenza, oltre alle diverse equazioni implementate nei due
modelli, è dovuta al fatto che WASP considerando l’inquinante come una massa che viene trasportata
BOARA PISANI
BADIA PISANI
LEGNAGO
0
1
2
3
4
5
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
Confronto REMM - WASPSversamento: 20000 kg 1,2-DICLOROBENZENE
REMM LIMITE MAX LEGNAGO BADIA POLESINE BOARA PISANI
54 Capitolo 4 – Simulazione evento incidentale con REMM e WASP e confronto tra i due modelli
dal corso d’acqua non ne simula i comportamenti fisici e chimici. Comportamento inverso presenta
invece il calcolo del tempo di arrivo del picco di concentrazione che WASP esegue; allontanandosi
dal punto dello sversamento la differenza con il tempo calcolato da REMM cala e conseguentemente
l’errore relativo diminuisce fino ad un valore di circa il 3% nella stazione finale di Boara Pisani.
Nonostante le differenze emerse, in termini di valori dell’entità del picco di concentrazione e del
tempo di arrivo di tale picco, tra le due simulazioni si può comunque osservare un andamento similare
per quanto concerne il fatto che anche REMM restituisce risultati quasi identici per i due sversamenti
da 20000 kg nonostante le due sostanze abbiano caratteristiche chimiche diverse. Inoltre,
considerando anche il caso dello sversamento di 30000 kg di fenolo, si osserva che in REMM i picchi
di concentrazione arrivano all’incirca dopo i medesimi intervalli temporali, nelle stesse stazioni,
registrati nelle simulazioni con rilasci da 20000 kg. Si può quindi concludere che le simulazioni
eseguite con WASP, nonostante tralascino gli aspetti legati alle trasformazioni delle sostanze in causa,
riportano andamenti completamente identici per i due casi da 20000 kg e identici nel profilo temporale
per il caso riguardante il fenolo, e quindi da un punto di vista qualitativo non si discostano in maniera
considerevole dagli andamenti registrati con il programma di riferimento REMM.
4.5. Analisi di sensitività sulla simulazione WASP
Si vuole analizzare quali parametri implementati nella simulazione WASP influenzino maggiormente
i risultati che essa restituisce. Si prendono in esame parametri ambientali ed idrologici quali il valore
del coefficiente di Manning (indicativo della scabrezza del letto del fiume), il coefficiente di
dispersione longitudinale, la velocità del vento, le temperatura di aria e acqua e la portata rilevata nel
punto dello sversamento. Nell’eseguire l’analisi di sensitività si è preso in esame solamente uno dei
tre sversamenti precedentemente simulati: quello riguardante la fuoriuscita di 30000 kg di fenolo.
Variazioni nei valori del coefficiente di Manning, della velocità del vento e delle temperature di acqua
e aria non comportano alcuna variazione nei risultati elaborati dal modello WASP. Per quanto
riguarda il coefficiente di Manning, esso è responsabile dei fenomeni che avvengono negli strati più
profondi del corso d’acqua che non si vanno a simulare, indicando come segmenti superficiali i
segmenti implementati nella simulazione; gli altri valori non hanno alcuna influenza sui dati di output
di WASP in quanto la volatilizzazione non è stata simulata per la difficoltà nel reperire i dati relativi
ad ogni singola sostanza e perché così facendo si ha una stima conservativa dei valori relativi ai picchi
di concentrazione.
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 55
Variazioni nel valore del coefficiente di dispersione longitudinale e della portata misurata al momento
dello sversamento hanno invece influenza sui risultati prodotti da WASP e il loro effetto viene
analizzato qui di seguito.
4.5.1. Variazione coefficiente di dispersione longitudinale
Il coefficiente di dispersione longitudinale calcolato ad Albaredo d’Adige viene fatto variare del
±20% e del ±50% rispetto al valore iniziale di 297.18 m2/s. Si fa variare solamente questo valore
poiché in WASP è stato implementato un singolo valore di Ex (considerato costante lungo tutto il
tratto di fiume simulato) corrispondente a quello calcolato nella stazione più prossima allo
sversamento in quanto in situazioni di emergenza è immediato il sopralluogo nel punto dove è
avvenuto l’evento incidentale e pertanto si modificano le grandezze in base ai valori misurati nel
punto dello sversamento mentre per le stazioni a valle si possono utilizzare i dati medi
precedentemente raccolti.
Tabella 4.27. Valori coefficiente di dispersione longitudinale utilizzati nell’analisi di sensitività.
-50% -20% Ex [m2/s] +20% +50%
148.59 237.74 297.18 356.62 445.77
Nella tabella successiva si riassumono i risultati ottenuti in termini di variazioni dei valori del tempo
di arrivo e dell’entità del picco di concentrazione nelle stazioni di Legnago, Badia Polesine e Boara
Pisani.
Tabella 4.28. Risultati analisi sensitività per il coefficiente di dispersione longitudinale.
-50% -20% +20% +50%
LE
GN
AG
O Differenza concentrazione picco [mg/l] 0.116 0.043 -0.040 -0.095
Differenza concentrazione picco [%] 2.5 0.9 -0.9 -2.2
Differenza tempo arrivo picco [min] 2 -1 1 -1
Differenza tempo arrivo picco [%] 0.6 -0.3 0.3 -0.5
BA
DIA
PO
LE
SIN
E Differenza concentrazione picco [mg/l] 0.214 0.073 -0.061 -0.135
Differenza concentrazione picco [%] 7.6 2.7 -2.4 -5.5
Differenza tempo arrivo picco [min] -23 -12 5 10
Differenza tempo arrivo picco [%] -4.0 -2.1 0.8 1.8
BO
AR
A
PIS
AN
I
Differenza concentrazione picco [mg/l] 0.026 0.009 -0.009 -0.022
Differenza concentrazione picco [%] 1.4 0.5 -0.5 -1.2
Differenza tempo arrivo picco [min] 11 7 0 -7
Differenza tempo arrivo picco [%] 1.0 0.7 0 -0.7
56 Capitolo 4 – Simulazione evento incidentale con REMM e WASP e confronto tra i due modelli
Figura 4.11. Analisi sensitività sul coefficiente di dispersione longitudinale. Variazioni osservate nei tempi di arrivo e
nell’entità dei picchi di concentrazione nelle stazioni di Legnago (a), Badia Polesine (b) e Boara Pisani (c). Il punto
nero rappresenta il valore non variato di Ex.
-50%
-20%+20%
+50%
4.004.104.204.304.404.504.604.704.804.905.00
3.0 3.5 4.0 4.5 5.0
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
(a)Stazione di misura: LEGNAGO
-50%
-20%
+20%
+50%
2.002.102.202.302.402.502.602.702.802.903.00
9.0 9.5 10.0 10.5 11.0
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
(b)Stazione di misura: BADIA POLESINE
-50%
-20%+20%
+50%
1.00
1.10
1.20
1.30
1.40
1.50
1.60
1.70
1.80
1.90
2.00
17.0 17.5 18.0 18.5 19.0
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
(c)Stazione di misura: BOARA PISANI
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 57
Si osserva che a Legnago le variazioni di Ex influiscono in maniera minima sui risultati che WASP
restituisce in quanto ci si trova ancora ad una distanza relativamente vicina al punto dello sversamento
per far sì che il coefficiente di dispersione longitudinale abbia un effetto marcato sulle grandezze
misurate. La stazione di Badia Polesine è quella che risente maggiormente delle variazioni prodotte
da un cambiamento del coefficiente di dispersione longitudinale mentre la stazione di Boara Pisani
risente nuovamente in maniera minima della variazione di Ex in quanto i profili di concentrazione che
arrivano in tale punto iniziano ad essere discretamente appiattiti (non vi è un picco più marcato come
avviene a Legnago e in parte a Badia Polesine) perciò i risultati ottenuti non si discostano molto da
quelli ottenuti con il coefficiente di dispersione longitudinale inizialmente implementato in WASP.
Si può concludere, a riguardo del coefficiente di dispersione longitudinale che l’inserimento nella
simulazione di un valore inesatto per il 50% (in positivo o in negativo) provoca una variazione dei
risultati al massimo del ±8% per quanto riguarda il calcolo del picco di concentrazione e del ±4%
per il calcolo del tempo di arrivo del picco in minuti. Tali variazioni sono accettabili in quanto non
alterano la sostanza dei risultati forniti dalla simulazione.
4.5.2. Variazione portata misurata nel punto dello sversamento
Si è effettuata una seconda analisi di sensitività basata sulla variazione della portata misurata nel
punto (o nella stazione più prossima) dell’evento incidentale. Come già accennato nella parte relativa
al coefficiente di dispersione longitudinale, si è quindi variato il valore della portata misurata ad
Albaredo d’Adige.
Tabella 4.29. Valori portata misurata ad Albaredo d’Adige utilizzati nell’analisi di sensitività.
-50% -20% Q [m3/s] +20% +50%
116.1 185.8 232.2 278.6 348.3
I risultati ottenuti sono riassunti nella seguente figura e nella tabella successiva.
58 Capitolo 4 – Simulazione evento incidentale con REMM e WASP e confronto tra i due modelli
Figura 4.12. Analisi sensitività variazione portata misurata ad Albaredo d’Adige. Variazioni osservate nei tempi di
arrivo e nell’entità dei picchi di concentrazione nelle stazioni di Legnago (a), Badia Polesine (b) e Boara Pisani (c). Il
punto nero rappresenta il valore non variato della portata.
-50%
-20%+20%
+50%
4.00
4.10
4.20
4.30
4.40
4.50
4.60
4.70
4.80
4.90
5.00
2 3 4 5 6 7 8 9
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
(a)Stazione di misura: LEGNAGO
-50%
-20%
+20%+50%
2.002.102.202.302.402.502.602.702.802.903.00
5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
(b)Stazione di misura: BADIA POLESINE
-50%-20%+20%+50%
1.00
1.10
1.20
1.30
1.40
1.50
1.60
1.70
1.80
1.90
2.00
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
CO
NC
ENTR
AZI
ON
E [m
g/l]
TEMPO [h]
(c)Stazione di misura: BOARA PISANI
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 59
Tabella 4.30. Risultati analisi sensitività per la portata misurata ad Albaredo d’Adige.
-50% -20% +20% +50%
LE
GN
AG
O Differenza concentrazione picco [mg/l] -0.176 -0.050 0.035 0.074
Differenza concentrazione picco [%] -4.1 -1.1 0.8 1.6
Differenza tempo arrivo picco [min] 231 61 -37 -79
Differenza tempo arrivo picco [%] 49.6 20.7 -18.7 -50.9
BA
DIA
PO
LE
SIN
E Differenza concentrazione picco [mg/l] -0.230 -0.075 0.060 0.130
Differenza concentrazione picco [%] -9.6 -2.9 2.2 4.7
Differenza tempo arrivo picco [min] 628 153 -102 -204
Differenza tempo arrivo picco [%] 51.9 20.8 -21.4 -53.8
BO
AR
A
PIS
AN
I
Differenza concentrazione picco [mg/l] -0.041 -0.011 0.008 0.017
Differenza concentrazione picco [%] -2.3 -0.6 0.4 0.9
Differenza tempo arrivo picco [min] 1022 263 -172 -349
Differenza tempo arrivo picco [%] 49.1 19.9 -19.5 -49.4
I risultati che WASP restituisce sono in linea con ciò che ci si aspetta ovvero che una diminuzione
della portata del corso d’acqua provoca una diminuzione nel picco di concentrazione misurato e un
ritardo nel tempo di arrivo di tale picco. Comportamento inverso si ha invece in seguito ad un aumento
della portata. Le maggiori variazioni, per quanto riguarda il picco di concentrazione, si registrano a
Badia Polesine per le stesse motivazioni già presentate relativamente al coefficiente di dispersione
longitudinale. In aggiunta a ciò va considerato il fatto che i due segmenti che anticipano la stazione
di misura di Boara Pisani sono quelli che presentano i volumi maggiori e pertanto tendono ad
attenuare il valore della concentrazione, in quanto l’inquinante ha una mole maggiore di acqua in cui
diluirsi. Per quanto riguarda i tempi di arrivo dei picchi, i ritardi o gli anticipi sono sempre costanti
(con una variazione massima del 4%) all’interno della stessa simulazione, a significare che una
variazione della portata comporta una variazione proporzionale dei tempi di arrivo del picco di
concentrazione nelle varie stazioni di misura.
Capitolo 5
Possibili sviluppi per modelli utilizzabili in
situazioni di emergenza
Si vuole ora analizzare come WASP possa essere utilizzato in un modo più generale per far fronte a
sversamenti in corsi d’acqua. L’obiettivo che questo capitolo si pone è fornire uno spunto per poter
avere un metodo velocemente applicabile per stimare verosimilmente le conseguenze che interessano
un fiume nel quale avviene un evento incidentale. Il primo passo consiste nella creazione di un
database dove per ogni fiume vengono individuate delle stazioni di misura nelle quali vengono
eseguiti rilevamenti periodici di grandezze idrometriche e dove sono note le caratteristiche
geografiche per eseguire rapidamente una segmentazione del tratto a valle dello sversamento
basandosi su dati medi già elaborati. Successivamente bisogna individuare un algoritmo di calcolo
che permetta di valutare entità e tempo di arrivo del picco di concentrazione distinguendo tra le
diverse sostanze chimiche (come avviene in REMM) ma che sfrutti un’interfaccia che favorisca un
facile inserimento dei dati di input e relativi alla segmentazione del corso d’acqua (ricalcando il
metodo utilizzato in WASP).
Prendendo come esempio il tratto dell’Adige precedentemente studiato (si vedano i dati elencati nel
Capitolo 4) per ogni fiume andrebbero calcolati i valori medi di ogni segmento relativi a lunghezza,
profondità, larghezza, volume. Una volta implementati questi dati, in base ai valori che si hanno a
disposizione al momento dell’incidente, si va a modificare la segmentazione del corso d’acqua per
poter avvicinare la simulazione il più possibile alle condizioni idrologiche del momento.
5.1. Simulazione WASP basata su dati elaborati dalle scale di deflusso
Una possibile strada per elaborare velocemente i dati reperibili al momento dell’incidente consiste
nella creazione di curve di deflusso per ogni stazione di misura del fiume, in modo che possa venire
simulato uno sversamento in un qualsiasi punto di un corso d’acqua.
62 Capitolo 5 – Possibili sviluppi per modelli utilizzabili in situazioni di emergenza
Tabella 5.1. Dati utilizzati per la creazione della scala di deflusso a Albaredo d’Adige.
DATA
RILEVAZIONE
ALTEZZA
IDROMETRICA
MISURATA [m]
PORTATA
MISURATA
[m3/s]
SEZIONE
MISURATA
[m2]
VELOCITA’
CALCOLATA
[m/s]
17-ago-05 -8.14 79.35 - -
22-nov-05 -7.68 134.97 159.17 0.847961
31-gen-06 -7.93 108.64 - -
05-apr-06 -7.6 156.53 196.86 0.795134
11-mag-06 -6.89 270.21 250.75 1.077607
24-lug-06 -8.245 83.25 144.18 0.577403
24-ago-06 -7.21 205.09 248 0.826976
17-set-06 -7.045 246.28 237.89 1.035268
23-ott-06 -7.91 125.33 170.39 0.735548
20-nov-06 -8.22 95.69 155.81 0.614145
28-dic-06 -8.19 99.4 154.72 0.642451
29-gen-07 -8.18 103.62 157.9 0.656238
10-apr-07 -8.175 89.54 204.8 0.437207
26-apr-07 -8.27 92.81 113.91 0.814766
7-giu-07 -7.38 202.41 217.12 0.932249
6-ago-07 -8.085 103.46 228 0.453772
15-ott-07 -8.165 100.71 153.25 0.657162
7-gen-08 -8.34 80.81 151.71 0.532661
19-gen-08 -7.835 115.34 193.36 0.596504
17-mar-08 -8.54 52.25 123.8 0.422052
18-mag-08 -7.125 260.16 238.18 1.092283
9-giu-08 -5.36 532.2 357.56 1.488422
10-set-08 -7.48 186.49 200.64 0.929476
02-mar-09 -7.975 92.42 172.97 0.534312
3-giu-09 -6.52 362.58 273.85 1.324009
10-ago-09 -7.485 212 210 1.009524
20-ott-09 -7.995 129.98 166.63 0.780052
23-nov-09 -8.225 95.81 152.64 0.627686
27-gen-10 -7.87 149.96 186.66 0.803386
6-mag-10 -4.7 643.82 - -
29-giu-10 -6.83 294.37 - -
10-ago-10 -7.485 201.43 - -
1-dic-10 -6.64 338.1 245.94 1.374726
07-mar-11 -8.1 113.96 145.98 0.780655
16-mag-11 -7.41 222.89 196.9 1.131996
16-feb-12 -8.1 121.22 150.5 0.805449
28-feb-12 -8.12 121.1 149.1 0.812207
10-apr-12 -8.2 112.01 144.8 0.77355
30-mag-12 -7.6 194.45 193.43 1.005273
20-set-12 -7.59 213.01 189.2 1.125846
06-nov-12 -4.35 770.97 428.2 1.80049
30-nov-12 -5.58 531.49 363.9 1.460539
15-feb-13 -7.945 141.11 158.8 0.888602
04-apr-13 -7.315 246.25 206.13 1.194634
16-apr-13 -7.43 232.2 206.3 1.125545
27-ago-13 -7.135 246 375.7 0.654778
06-nov-13 -6.67 348.11 260.58 1.335905
In questo particolare caso si sono generate tre diverse tipologie di curve di deflusso per la stazione di
Albaredo d’Adige; queste tre curve, una volta noto il valore dell’altezza idrometrica (registrato da
ARPAV ogni mezz’ora e disponibile al link http://www.arpa.veneto.it/temi-
ambientali/acqua/datiacqua/dati_idrometeo.php), restituiscono i valori di portata, sezione liquida e
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 63
velocità. Le curve di deflusso, e le successive equazioni, sono state generate servendosi delle misure
di portata eseguite da ARPAV dal 2005 al 2013 ad Albaredo d’Adige e riportate in Tabella 5.1.
Le velocità sono state calcolate dividendo la portata per la sezione (nei casi in cui questo ultimo dato
era disponibile).
Utilizzando il foglio di calcolo Excel e lo strumento linea di tendenza lineare si è andati a trovare la
correlazione che lega l’altezza idrometrica rispettivamente alla portata, alla sezione liquida e alla
velocità calcolata.
Figura 5.1. Curva deflusso ad Albaredo d’Adige. Altezza idrometrica – portata.
Figura 5.2. Curva deflusso ad Albaredo d’Adige. Altezza idrometrica – sezione liquida.
y = 162.76x + 1421.9R² = 0.9821
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
-9 -8 -7 -6 -5 -4 -3
PO
RTA
TA [
m3/s
]
ALTEZZA IDROMETRICA [m]
ALTEZZA IDROMETRICA vs PORTATA - linea tendenza lineare
y = 74.152x + 763.85R² = 0.8371
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
-9 -8 -7 -6 -5 -4 -3
SEZI
ON
E LI
QU
IDA
[m
2 ]
ALTEZZA IDROMETRICA [m]
ALTEZZA IDROMETRICA vs SEZIONE LIQUIDA - linea tendenza lineare
64 Capitolo 5 – Possibili sviluppi per modelli utilizzabili in situazioni di emergenza
Figura 5.3. Curva deflusso ad Albaredo d’Adige. Altezza idrometrica – velocità calcolata.
Una volta ricavate le relazioni che legano l’altezza idrometrica a portata, sezione liquida e velocità,
si implementa (sempre in Excel) il calcolo di altri parametri idrologici e geografici nella stazione di
Albaredo d’Adige, grazie ai dati forniti dall’ARPAV nei suoi rilievi topobatimetrici.
In base alla misura dell’altezza idrometrica e ai conseguenti valori di portata, sezione e velocità
derivanti dalle scale di deflusso si calcolano profondità media, profondità massima, volume del
segmento (lunghezza per larghezza per profondità media) e il coefficiente di dispersione longitudinale
(formula (4.2)).
Si hanno ora a disposizione tutti i nuovi valori relativi alla stazione di Albaredo d’Adige da
implementare nella simulazione WASP.
Tabella 5.2. Dati di input simulazione WASP calcolati dalle curve di deflusso per la stazione di Albaredo d’Adige.
STAZIONE DI MISURA DI ALBAREDO D’ADIGE
Altezza idrometrica [m] -7.43
Portata [m3/s] 212.59
Sezione liquida [m2] 212.90
Velocità [m/s] 0.92
Profondità media [m] 3.93
Profondità massima [m] 4.37
Volume segmento [m3] 328980
Coefficiente dispersione longitudinale [m2/s] 242.96
L’altezza idrometrica scelta è quella misurata il giorno 16 aprile 2013, giorno nel quale sono state
effettuate le misure utilizzate per compilare il file di input WASP descritto nel Capitolo 4. Si vuole
y = 0.3244x + 3.3351R² = 0.7908
0
0.5
1
1.5
2
2.5
-9 -8 -7 -6 -5 -4 -3
VEL
OC
ITA
' CA
LCO
LATA
[m
/s]
ALTEZZA IDROMETRICA [m]
ALTEZZA IDROMETRICA vs VELOCITA' CALCOLATA- linea tendenza lineare
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 65
quindi confrontare di quanto si discostino i valori ottenuti con una simulazione basata sui dati misurati
in una singola occasione da una simulazione basata su valori medi.
Tutti gli altri dati relativi alla stazione di Albaredo d’Adige sono identici a quelli riportati nella
Tabella 4.19.
Si sono successivamente aggiustati tutti i valori precedentemente utilizzati nella simulazione in
WASP secondo il criterio, già illustrato in precedenza, di considerare nei segmenti intermedi il valore
di una grandezza composto per il 75% dal valore che assume nella stazione di misura più vicina e per
il 25% dal valore nella stazione più lontana.
Per quanto riguarda il segmento iniziale fittizio, dove si simula lo svolgimento dello sversamento, i
dati inseriti ricalcheranno quelli utilizzati per descrivere il segmento di Albaredo d’Adige come fatto
nella simulazione WASP descritta nel Capitolo 4.
Una volta implementata correttamente, la simulazione WASP ha restituito i seguenti risultati che
vengono illustrati in termini di confronto sia con i dati restituiti da WASP nella simulazione effettuata
considerando i valori medi (descritta nel § 4.3), sia con i risultati generati dalla simulazione REMM.
Come per l’analisi di sensitività si è analizzato solamente il caso dello sversamento di 30000 kg di
fenolo.
Tabella 5.3. Confronto risultati simulazione WASP valori medi – simulazione WASP dati da curve di deflusso.
LE
GN
AG
O Differenza concentrazione picco [mg/l] -0.051
Differenza concentrazione picco [%] -1.1
Differenza tempo arrivo picco [min] -25
Differenza tempo arrivo picco [%] -9.8
BA
DIA
PO
LE
SIN
E Differenza concentrazione picco [mg/l] -0.058
Differenza concentrazione picco [%] -2.2
Differenza tempo arrivo picco [min] -53
Differenza tempo arrivo picco [%] -8.3
BO
AR
A
PIS
AN
I
Differenza concentrazione picco [mg/l] -0.022
Differenza concentrazione picco [%] -1.2
Differenza tempo arrivo picco [min] -104
Differenza tempo arrivo picco [%] -9.0
Dal confronto con la simulazione WASP basata sui valori medi si osserva che le differenze di
concentrazione non raggiungono mai 0,1 mg/l, con delle variazioni sempre inferiori al 2.5% rispetto
ai valori calcolati dal file che utilizza i dati medi. I tempi di arrivo del picco inoltre risultano sempre
in ritardo in maniera crescente più ci si allontana dal punto dello sversamento, con delle variazioni
percentuali mai superiori al 10%.
66 Capitolo 5 – Possibili sviluppi per modelli utilizzabili in situazioni di emergenza
Tabella 5.4. Confronto risultati simulazione REMM – simulazione WASP dati da curve di deflusso.
LE
GN
AG
O Differenza concentrazione picco [mg/l] 1.711
Differenza concentrazione picco [%] 37.7
Differenza tempo arrivo picco [min] 123
Differenza tempo arrivo picco [%] 47.3 B
AD
IA
PO
LE
SIN
E Differenza concentrazione picco [mg/l] 1.944
Differenza concentrazione picco [%] 72.8
Differenza tempo arrivo picco [min] 67
Differenza tempo arrivo picco [%] 10.6
BO
AR
A
PIS
AN
I
Differenza concentrazione picco [mg/l] 1.454
Differenza concentrazione picco [%] 79.1
Differenza tempo arrivo picco [min] -73
Differenza tempo arrivo picco [%] -6.3
Rispetto alla simulazione effettuata con REMM, il programma WASP basato sui dati elaborati dalle
curve di deflusso restituisce delle concentrazioni più basse al massimo di 2 mg/l. Le variazioni
percentuali sull’errore nel calcolo del picco di concentrazione aumentano progressivamente
allontanandosi dal punto dello sversamento mentre diminuiscono le percentuali relative al calcolo del
tempo di arrivo del picco.
In conclusione si può affermare che una simulazione effettuata con WASP con dati ricavati dalle
curve di deflusso fornisce indicazioni sull’entità del picco di concentrazione con una tolleranza del
±80% ma che in valore assoluto corrisponde ad una variazione inferiore a 2 mg/l (anche considerando
i confronti effettuati nel Capitolo 4) ed è pertanto utilizzabile per avere una prima idea sulla gravità
delle situazioni che si possono verificare a valle di uno sversamento di sostanza inquinante. Per
quanto riguarda l’aspetto relativo al calcolo del tempo di arrivo del picco di concentrazione la
simulazione con WASP fornisce indicazioni sempre più vicine al riferimento, dato dal modello
REMM, più ci si allontana dal punto dello sversamento con una tolleranza in termini di errore relativo
che diminuisce da circa ±50%, a 20 km dal punto dell’incidente, fino a valori inferiori a ±10%
nell’ultima stazione di misura implementata nella simulazione. Questo comportamento simile
permette quindi l’utilizzo di tale modello per stimare i tempi di arrivo del picco di sostanza
contaminante ed attuare le opportune misure di messa in sicurezza ed eventuale bonifica del tratto di
fiume interessato.
Con la tipologia di simulazione appena descritta, una volta implementati tutti i dati geografici e le
equazioni ricavate dalle curve di deflusso, è necessario conoscere solamente il dato relativo all’ultima
altezza idrometrica rilevata nella stazione di misura più prossima al punto dello sversamento per poter
avere a disposizione tutti i dati utili per implementare correttamente la simulazione.
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 67
5.2. Possibili strategie di sviluppo di modelli per situazioni di emergenza
Sulla base dei risultati ottenuti dalle simulazioni con WASP e REMM si possono indicare delle
possibili strade da intraprendere per poter sviluppare modelli utili a calcolare i tempi e la gravità di
uno sversamento di sostanza inquinante in un corso d’acqua qualsiasi.
Seguendo quanto è stato fatto nella simulazione basata sui dati ricavati dalle curve di deflusso si
potrebbe creare un database riguardante tutti i fiumi di un determinato territorio, indicandone le
diverse stazioni di misura e per ognuna di esse calcolare le curve di deflusso. Queste mettono in
relazione l’altezza idrometrica con la portata, la sezione liquida e la velocità e quindi, ricavando le
rispettive correlazioni, si implementa un foglio di calcolo. In questo foglio di calcolo inserendo il
dato dell’altezza idrometrica vengono restituiti tutti i valori di cui la simulazione ha bisogno per ogni
singola stazione di misura. Una volta che si hanno a disposizione tutti i dati, si esegue la
segmentazione del corso d’acqua implementando opportunamente i segmenti intermedi alle stazioni
di misura nel modo che l’utente ritiene più idoneo al caso analizzato.
Un ulteriore miglioramento alla simulazione basata sulle curve di deflusso consisterebbe
nell’implementare secondo gli algoritmi propri di WASP, un database di sostanze chimiche, in cui,
inserite le caratteristiche chimiche della sostanza, automaticamente si procede al calcolo, lasciando
come compito all’utente la sola indicazione della sostanza chimica sversata (come avviene nella
simulazione REMM). Così facendo si avrebbero andamenti di concentrazione che variano da sostanza
a sostanza anche a concentrazioni elevate e in punti distanti dallo sversamento superando così i limiti
principali incontrati nelle simulazioni eseguite con WASP in questo studio.
Conclusioni
La simulazione dello sversamento di una sostanza contaminante in un corso d’acqua è uno strumento
fondamentale nel processo decisionale riguardante gli interventi di messa in sicurezza e di bonifica
del corso stesso. In situazioni di emergenza tuttavia è importante la disponibilità di metodi analitici
speditivi per mettere a disposizione del personale specializzato le stime delle conseguenza provocate
da un rilascio. Una simulazione con un discreto grado di incertezza sulla precisione dei valori finali,
può essere utile al fine di capire a che distanza dal punto dello sversamento la concentrazione di
inquinante rientra nei limiti accettabili. Nei tratti dove tali limiti vengono superati si agisce di
conseguenza per mitigare gli effetti inquinanti.
Grazie al programma REMM si è descritto accuratamente, in base ai dati forniti da ARPAV, il tratto
del fiume Adige che va da Verona a Cavarzere andando poi a implementare i rilasci di tre differenti
sostanze chimiche in modo tale da avere un metro di paragone con cui valutare le successive
simulazioni.
Le simulazioni effettuate con WASP hanno l’obiettivo di dare indicazioni sull’entità e sul tempo di
arrivo del picco di concentrazione a valle di uno sversamento disponendo di un numero limitato di
dati idrologici, ambientali e chimici, situazione che verosimilmente si verifica, quando avviene un
evento incidentale che ha come conseguenza uno sversamento di sostanze liquide contaminanti in un
fiume. La successiva analisi di sensitività eseguita in WASP mette in risalto che inesattezze (anche
del 50%) nel valore del coefficiente di dispersione longitudinale provocano esigui cambiamenti sui
risultati (al massimo dell’8% per quanto riguarda l’entità del picco di concentrazione e di non più del
4% per quanto concerne il calcolo del tempo di arrivo del picco) mentre variazioni del valore della
portata hanno conseguenze importanti nel calcolo del tempo di arrivo del picco di concentrazione e
modeste per quanto riguarda l’entità del picco.
Il raffronto tra le due simulazioni evidenzia come quelle eseguite con WASP forniscano risultati che
differiscono dal modello di riferimento per valori di concentrazione non superiori a 2 mg/l, mentre
per quanto riguarda il tempo di arrivo del picco, le differenze sono comprese tra le due e le tre ore
nelle prima stazione di misura, diminuendo più ci si allontana dal punto in cui è avvenuto lo
sversamento.
La tipologia di simulazione implementata in WASP, che viene descritta nell’ultimo capitolo, fornisce
un possibile spunto per attuare un programma di monitoraggio delle rete idrica di un territorio in
modo da avere, in caso di un evento incidentale, in maniera speditiva tutti i dati che servono ad
70 Conclusioni
implementare una simulazione con WASP conoscendo solamente il valore delle altezze idrometriche
registrate nelle stazioni di misura.
Limiti principali incontrati in questi modelli sono stati, per quanto riguarda REMM, la difficoltà nel
reperire tutti i dati geografici ed idrologici necessari a descrivere il corso d’acqua e il tempo di cui si
ha bisogno per creare i file di input, mentre in WASP il limite principale è costituito dalla non
considerazione delle caratteristiche chimiche delle diverse sostanze alle alte concentrazioni.
Partendo dai risultati ottenuti in questa tesi si può quindi sviluppare un programma che unisca le
migliori caratteristiche dei due modelli utilizzati: la parte relativa alla segmentazione del corso
d’acqua per quanto riguarda WASP, l’algoritmo di calcolo e la considerazione delle differenti
proprietà chimiche per REMM.
Appendice A
Rilievi topobatimetrici stazioni di misura fiume Adige
Stazione di misura di Verona
72 Appendice A – Rilievi topobatimetrici stazioni di misura fiume Adige
Stazione di misura di Albaredo d’Adige
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 73
Stazione di misura di Legnago
74 Appendice A – Rilievi topobatimetrici stazioni di misura fiume Adige
Stazione di misura di Badia Polesine (quota terreno: 3 m s.l.m.)
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 75
Stazione di misura di Boara Pisani
76 Appendice A – Rilievi topobatimetrici stazioni di misura fiume Adige
Stazione di misura di Cavarzere
Appendice B
File input REMM
File *.LMD per i punti di interesse geografico
T1 Fiume Adige
T2 Tratto Verona-Cavarzere
T3 dal km 255,8 al km 383,7
*-------------------------------------------------------------------------------
* Geographic landmark input file for from REMM
* Filename: 07010000.LMD
* Fiume Adige - Verona-Cavarzere
* Date of last modification: 11/12/2015
*-------------------------------------------------------------------------------
* River UTM UTM
* Mile East North Description of Physical Landmark
*-------------------------------------------------------------------------------
0.000 656577 5034069 Verona (km 255,8)
-24.17 677649 5020725 Albaredo d'Adige (km 294,7)
-35.72 681666 5007013 Legnago (km 313,3)
-45.48 678220 5005904 Badia Polesine (km 329,0)
-63.25 719087 4998394 Boara Pisani (km 357,6)
-79.47 742280 5002892 Cavarzere (km 383,7)
ER
File *.HYD per le caratteristiche idrauliche del corso d’acqua
T1 Fiume Adige
T2 Tratto Verona-Cavarzere
T3 dal km 255,8 al km 383,7
T4 dati idrometrici anno 2013
*-------------------------------------------------------------------------------
* River hydraulics input file for from REMM
* Filename: 07010000.HYD
* Fiume Adige Model Input File.
* Date of last modification: 11/12/2015
*------------------------------------------------------------------------------
* Verona (km 255,8)
*-------------------------------------------------------------------------------
CH 0.28 180.21 3 .4
78 Appendice B – File input REMM
BN 0.000 0 170.64 656577 5034069 0.025 1 1
RS 0.000 6.27 13.09 DATI RC FILE ARPAV VERONA
X1 0.000 15 44.29 331.36
GR 0.000 44.29 -0.065 49.97 -4.07 59.68 -9.55 83.07 -5.51 111.81
GR -0.07 122.57 -0.07 134.06 -14.23 167.36 -7.61 227.30 -0.07 239.37
GR -0.07 250.85 -3.54 260.00 -6.43 297.18 -0.62 323.85 0.97 331.36
RC 0.000 6.27 1299.58 4.16 6.66 1511.47 3.61 6.86 1691.57 3.58
RC 0.000 6.99 1765.74 3.48 6.73 1836.36 4.20 6.73 1906.99 4.36
RC 0.000 7.19 2249.55 4.01 6.89 2383.74 2.82 7.14 2401.75 2.78
RC 0.000 7.58 2440.25 3.65 7.35 2457.90 4.06 7.78 3306.52 3.33
RC 0.000 8.56 4403.74 4.71 8.63 4795.74 5.04 9.09 5105.45 4.07
RC 0.000 8.73 5325.46 5.44 9.02 5613.62 4.17 10.10 7228.92 5.35
RC 0.000 13.09 15759.2 6.51
AQ 0.000 2638 2705 2927 6120 15174 11781 7239 3474 2786
AQ 0.000 4311 6335 3301
YQ 0.000 2560 2528 3852 2878 4414 6070 4230 3326 4276
YQ 0.000 4237 11081 4315
AE 0.000 7.22 7.25 7.41 9.02 12.70 11.61 9.78 7.78 7.32
AE 0.000 8.10 9.35 7.58
*-------------------------------------------------------------------------------
* Albaredo d'Adige (km 294,7)
*-------------------------------------------------------------------------------
CH 0.08 297.18 3 .4
BN-24.17 0 52.89 677649 5020725 0.025 1 1
RS-24.17 11.20 15.39 DATI RC RILIEVI ARPAV ALBAREDO
X1-24.17 20 85.83 362.27
GR 0.000 85.83 -1.57 88.81 -6.20 104.04 -9.78 120.31 -9.68 134.71
GR-11.32 148.88 -9.35 162.70 -9.22 184.94 10.43 188.02 10.89 206.46
GR -9.45 209.68 -12.17 233.86 -14.21 254.56 -13.65 272.21 -10.14 287.11
GR -8.73 311.78 -9.32 325.30 -9.22 345.18 -5.35 360.47 10.50 362.27
RC-24.17 11.20 4983.26 2.92 12.89 8200.07 3.69 13.86 8687.42 2.15
RC-24.17 13.27 8696.24 3.92 15.39 12293.4 4.38
*-------------------------------------------------------------------------------
* Legnago (km 313,3)
*-------------------------------------------------------------------------------
CH 0.09 318.67 3 .4
BN-35.72 0 42.29 681666 5007013 0.025 1 1
X1-35.72 25 234.02 511.71
GR 0.000 234.02 -7.51 234.09 -8.07 245.34 -3.87 260.60 -0.82 271.00
GR 0.000 279.86 0.000 290.85 -4.29 291.11 -4.09 299.41 -2.88 308.27
GR -5.09 317.81 -9.19 326.38 -15.81 343.24 -7.28 352.13 -6.96 358.89
GR -4.69 365.94 -4.69 376.34 0.230 376.41 4.95 445.70 0.000 445.96
GR -3.51 455.45 -3.25 469.49 -3.51 481.40 -2.20 493.40 0.39 511.71
RC-35.72 11.20 4983.26 2.92 12.89 8200.07 3.69 13.86 8687.42 2.15
RC-35.72 13.27 8696.24 3.92 15.39 12293.4 4.38
*-------------------------------------------------------------------------------
* Badia Polesine (km 329,0)
*-------------------------------------------------------------------------------
CH 0.05 154.31 3 .4
BN-45.48 0 33.72 678220 5005904 0.025 1 1
RS-45.48 6.14 9.51 DATI RC DA FILE ARPAV
X1-45.48 19 453.08 945.34
GR 4.76 453.08 -8.63 377.13 -10.04 494.85 -9.18 516.37 -8.26 525.92
GR -5.68 539.99 -5.68 575.29 -5.97 613.29 -5.71 651.77 -5.64 692.29
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 79
GR -6.10 718.54 -5.81 748.29 -6.04 795.80 -6.00 831.30 -6.13 862.83
GR -5.97 883.99 -6.07 904.56 -6.53 920.50 0.00 945.34
RC-45.48 6.14 2793.39 0.94 6.27 2793.39 0.92 6.59 3241.89 1.01
RC-45.48 6.76 3732.76 1.14 7.45 4138.88 1.14 7.35 4220.11 1.18
RC-45.48 8.66 6360.18 1.51 9.51 7430.21 1.61
*-------------------------------------------------------------------------------
* Boara Pisani (km 357,6)
*-------------------------------------------------------------------------------
CH 0.15 321.56 3 .4
BN-63.25 0 15.26 719087 4998394 0.025 1 1
RS-63.25 9.78 24.70 DATI RC DA FILE ARPAV
X1-63.25 31 235.66 535.76
GR 0.36 235.66 -4.20 241.67 -1.87 248.16 -2.53 254.86 -0.98 263.55
GR -0.88 282.74 -1.31 288.19 0.68 296.06 -3.14 304.69 1.31 315.81
GR 0.39 325.29 -13.91 335.27 -13.91 347.05 -12.34 357.68 -18.24 372.93
GR-12.66 387.86 -12.30 399.87 -15.62 413.58 -9.48 429.59 -6.63 436.74
GR 0.11 450.66 0.20 459.55 -1.57 465.58 -2.26 472.24 -3.58 481.69
GR -4.92 498.72 -10.83 498.72 -5.25 504.36 -7.22 514.04 -4.49 526.41
GR 0.00 535.76
RC-63.25 9.78 1589.16 1.75 11.52 2966.43 2.59 12.70 4767.48 3.37
RC-63.25 12.70 5090.26 3.43 12.52 5339.23 1.18 13.29 5843.88 3.75
RC-63.25 13.55 6275.42 3.87 15.94 6427.28 2.74 14.63 7027.63 3.55
RC-63.25 14.93 7592.66 3.56 13.85 7839.86 3.75 16.11 9676.23 4.06
RC-63.25 19.13 14055.2 4.17 21.36 17975.2 4.41 21.98 20949.7 3.91
RC-63.25 24.70 26866.4 4.56
AQ-63.25 6091 4993 6858 10658 21181 15602 9965 6074 5237
AQ-63.25 8132 11155 7543
YQ-63.25 3916 3987 3474 4322 7652 8404 5537 4085 6829
YQ-63.25 7861 15503 9294
AE-63.25 9.28 8.74 9.65 11.34 15.49 13.41 11.06 9.26 8.85
AE-63.25 10.22 11.59 9.97
*-------------------------------------------------------------------------------
* Cavarzere (km 383,7)
*-------------------------------------------------------------------------------
CH 0.11 339.78 3 .4
BN-79.47 0 3.90 742280 5002892 0.025 1 1
X1-79.47 17 74.77 342.39
GR 5.28 74.77 -0.23 78.84 -7.84 85.79 -6.53 91.99 -9.58 112.34
GR-10.36 135.10 -14.11 189.37 -13.71 212.14 -12.24 227.85 -13.25 244.78
GR-12.01 263.45 -13.12 279.43 -12.66 294.29 -10.40 312.76 -7.54 326.71
GR -3.18 366.09 0.00 342.39
RC-79.47 9.78 1589.16 1.75 11.52 2966.43 2.59 12.70 4767.48 3.37
RC-79.47 12.70 5090.26 3.43 12.52 5339.23 1.18 13.29 5843.88 3.75
RC-79.47 13.55 6275.42 3.87 15.94 6427.28 2.74 14.63 7027.63 3.55
RC-79.47 14.93 7592.66 3.56 13.85 7839.86 3.75 16.11 9676.23 4.06
RC-79.47 19.13 14055.2 4.17 21.36 17975.2 4.41 21.98 20949.7 3.91
RC-79.47 24.70 26866.4 4.56
*-------------------------------------------------------------------------------
* End of 07010000.HYD hydraulic data file.
*-------------------------------------------------------------------------------
ER
80 Appendice B – File input REMM
File *.TBL per le caratteristiche chimiche delle sostanze (vengono riportate solo le sostanze
implementate nelle simulazioni)
Chemical Name
Temperature for Properties (celsius)
Molecular Weight
Specific Gravity
Solubility (mg/liter)
Octanol-Water Partition Coefficent
Henrys Law Constant
Vapor Pressure (mm Hg/20C)
Sorption important ?
Volatization important ?
Biodegradation important ?
Photolysis important ?
Hydrolosis important ?
Bio Accumulation important ?
Drinking Water Standard (mg/l)
Boiling Point Temperature (celsius)
Melting Point Temperature (celsius)
Base Catalyzed Reaction Factor
Acid Catalyzed Reaction Factor
Neutral Catalyzed Rate Factor
*
1,2-Dichlorobenzene
20
147.01
1.305
100
3.60E+03
1.93E-03
1.00E+00
Probably
Probably
Probably Not
Uncertain
Probably Not
Probably
0.6
180.5
-17
0
0
0
*
Phenol
15
94.11
1.07
93000
3.00E+01
4.54E-07
3.41E-01
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 81
Probably Not
Probably
Probably
Probably Not
Probably Not
Probably Not
0
181.75
43
0
0
0
*
Toluene
20
92.1
0.867
515
6.20E+02
6.66E-03
2.20E+01
Probably
Probably
Uncertain
Probably Not
Probably Not
Probably Not
1
110.6
-95
0
0
0
*
Appendice C
File output REMM
Simulazione sversamento 20000 Kg toluene
River Time in Surface Time in Average Time in Bottom Maximum Mile X-COORD Y-COORD Minutes Velocity Minutes Velocity Minutes Velocity Concentration
------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-23.55 656577.00 5034069.00 0.0 231.5 0.0 231.5 0.0 231.5 13886.695300
-24.17 677649.00 5020725.00 15.1 3.6 15.1 3.6 15.1 3.6 19.025333
-25.00 0.00 0.00 36.0 3.5 36.0 3.5 36.0 3.5 12.504801
-26.00 0.00 0.00 62.0 3.4 62.0 3.4 62.0 3.4 9.665346
-27.00 0.00 0.00 89.1 3.3 89.1 3.3 89.1 3.3 8.153644
-28.00 0.00 0.00 117.2 3.1 117.2 3.1 117.2 3.1 7.140764
-29.00 0.00 0.00 146.5 3.0 146.5 3.0 146.5 3.0 6.360130
-30.00 0.00 0.00 177.1 2.9 177.1 2.9 177.1 2.9 5.696078
-31.00 0.00 0.00 209.0 2.8 209.0 2.8 209.0 2.8 5.393932
-32.00 0.00 0.00 242.5 2.6 242.5 2.6 242.5 2.6 5.091980
-33.00 0.00 0.00 277.6 2.5 277.6 2.5 277.6 2.5 4.702999
-34.00 0.00 0.00 314.6 2.4 314.6 2.4 314.6 2.4 4.524629
-35.00 0.00 0.00 353.6 2.3 353.6 2.3 353.6 2.3 4.275876
-35.72 681666.00 5007013.00 382.9 2.2 382.9 2.2 382.9 2.2 4.124242
-36.00 0.00 0.00 394.1 2.2 394.2 2.2 394.2 2.2 4.084331
-37.00 0.00 0.00 432.5 2.3 433.2 2.3 432.8 2.3 3.909069
-38.00 0.00 0.00 469.1 2.4 471.1 2.3 470.0 2.4 3.776002
-39.00 0.00 0.00 504.3 2.5 507.9 2.4 505.8 2.5 3.650632
-40.00 0.00 0.00 538.1 2.6 543.6 2.5 540.4 2.5 3.529229
-41.00 0.00 0.00 570.6 2.7 578.3 2.5 573.8 2.6 3.435653
-42.00 0.00 0.00 601.9 2.8 612.2 2.6 606.1 2.7 3.314970
-43.00 0.00 0.00 632.2 2.9 645.1 2.7 637.4 2.8 3.250094
-44.00 0.00 0.00 661.3 3.0 677.2 2.7 667.8 2.9 3.139615
-45.00 0.00 0.00 689.6 3.1 708.5 2.8 697.2 3.0 3.084619
-45.48 678220.00 5005904.00 702.9 3.2 723.3 2.8 711.2 3.0 3.050123
-46.00 0.00 0.00 717.1 3.2 739.2 2.9 726.0 3.1 3.000929
-47.00 0.00 0.00 743.6 3.3 769.0 3.0 753.8 3.2 2.932277
-48.00 0.00 0.00 769.3 3.4 798.1 3.0 780.9 3.3 2.875536
-49.00 0.00 0.00 794.2 3.5 826.6 3.1 807.2 3.3 2.785542
-50.00 0.00 0.00 818.4 3.6 854.5 3.2 832.8 3.4 2.756516
-51.00 0.00 0.00 842.0 3.7 881.7 3.2 857.8 3.5 2.685109
-52.00 0.00 0.00 864.9 3.8 908.4 3.3 882.2 3.6 2.637960
-53.00 0.00 0.00 887.3 3.9 934.5 3.4 906.0 3.7 2.595311
-54.00 0.00 0.00 909.0 4.0 960.1 3.4 929.2 3.8 2.514026
-55.00 0.00 0.00 930.3 4.1 985.1 3.5 951.9 3.9 2.501397
-56.00 0.00 0.00 951.0 4.2 1009.7 3.6 974.1 4.0 2.448536
-57.00 0.00 0.00 971.2 4.4 1033.8 3.6 995.8 4.1 2.397308
-58.00 0.00 0.00 991.0 4.5 1057.5 3.7 1017.1 4.1 2.376144
-59.00 0.00 0.00 1010.3 4.6 1080.7 3.8 1037.9 4.2 2.316343
-60.00 0.00 0.00 1029.2 4.7 1103.6 3.9 1058.2 4.3 2.288840
-61.00 0.00 0.00 1047.7 4.8 1126.0 3.9 1078.2 4.4 2.262437
-62.00 0.00 0.00 1065.7 4.9 1148.0 4.0 1097.7 4.5 2.198826
-63.00 0.00 0.00 1083.5 5.0 1169.6 4.1 1116.9 4.6 2.188676
-63.25 719087.00 4998394.00 1087.9 5.0 1175.0 4.1 1121.7 4.6 2.185073
-64.00 742280.00 5002892.00 1104.0 4.1 1191.2 4.1 1137.9 4.1 2.161762
84 Appendice C – File output REMM
Simulazione sversamento 30000 Kg fenolo
REMM Version 3.02, December 1998 Page 1
_______________________________________________________________________
Fiume Adige
Tratto Verona-Cavarzere
dal km 255,8 al km 383,7
_______________________________________________________________________
fenolo
Simulation based on Monthly Average flows.
Open water river conditions.
Event Start Date: April 16 at 12:00
Event begins at River Mile: -23.5
Event ends at River Mile: -64.0
_______________________________________________________________________
Chemical Properties:
_______________________________________________________________________
Chemical Name: Phenol
Properties Temperature (celsius): 15.0
Gram Molecular Weight: 94.11
Specific Gravity: 1.070
Solubility (mg/liter): 93000
Octanol-Water Partition Coefficent: 30
Henrys Law Constant: .454E-06
Vapor Pressure (millimetres): 0
Drinking Water Standard (mg/liter): .000E+00
Sorption important ? Probably Not
Volatization important ? Probably
Biodegradation important ? Probably
Photolysis important ? Probably Not
Hydrolosis important ? Probably Not
Bio Accumulation important ? Probably Not
_______________________________________________________________________
Spill Data Used:
_______________________________________________________________________
Spill modeled as an instantaneous discharge.
Percent Solution: 100.0
Percent of channel topwidth painted: 100.0
Quantity spilled in gallons: 7477
Wind speed in miles per hour: 0.0
Air temperature (Fahrenheit): 68.0
Water temperature (Fahrenheit): 53.6
_______________________________________________________________________
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 85
REMM Version 3.02, December 1998 Page 2
_______________________________________________________________________
River Surface Time Event total Discharge Fully Mixed ?
Mile Average Time elapsed times Avg Vel Peak Time-Hrs
Station Bottom Time Days Hrs Mins Stage Peak Conc
_______________________________________________________________________
Verona (km 255,8)
-23.5 Apr 16 12:00 0 0 0 6120 No
Apr 16 12:00 0 0 0 231.54 0.00
Apr 16 12:00 0 0 0 9.36 17138.1367187
Albaredo d'Adige (km 294,7)
-24.2 Apr 16 12:15 0 0 15 7854 Yes
Apr 16 12:15 0 0 15 3.61 0.25
Apr 16 12:15 0 0 15 12.71 28.8216838
-25.0 Apr 16 12:35 0 0 35 7913 Yes
Apr 16 12:35 0 0 35 3.50 0.60
Apr 16 12:35 0 0 35 N/A 18.9445495
-26.0 Apr 16 13:02 0 1 2 7985 Yes
Apr 16 13:02 0 1 2 3.38 1.03
Apr 16 13:02 0 1 2 N/A 14.6436719
-27.0 Apr 16 13:29 0 1 29 8057 Yes
Apr 16 13:29 0 1 29 3.25 1.48
Apr 16 13:29 0 1 29 N/A 12.3540649
-28.0 Apr 16 13:57 0 1 57 8128 Yes
Apr 16 13:57 0 1 57 3.13 1.95
Apr 16 13:57 0 1 57 N/A 10.8200426
-29.0 Apr 16 14:26 0 2 26 8200 Yes
Apr 16 14:26 0 2 26 3.00 2.44
Apr 16 14:26 0 2 26 N/A 9.6377811
-30.0 Apr 16 14:57 0 2 57 8272 Yes
Apr 16 14:57 0 2 57 2.88 2.95
Apr 16 14:57 0 2 57 N/A 8.6320600
86 Appendice C – File output REMM
REMM Version 3.02, December 1998 Page 3
_______________________________________________________________________
River Surface Time Event total Discharge Fully Mixed ?
Mile Average Time elapsed times Avg Vel Peak Time-Hrs
Station Bottom Time Days Hrs Mins Stage Peak Conc
_______________________________________________________________________
-31.0 Apr 16 15:29 0 3 29 8344 Yes
Apr 16 15:29 0 3 29 2.75 3.98
Apr 16 15:29 0 3 29 N/A 8.1752347
-32.0 Apr 16 16:02 0 4 2 8415 Yes
Apr 16 16:02 0 4 2 2.63 4.54
Apr 16 16:02 0 4 2 N/A 7.7180981
-33.0 Apr 16 16:37 0 4 37 8487 Yes
Apr 16 16:37 0 4 37 2.50 5.63
Apr 16 16:37 0 4 37 N/A 7.1294469
-34.0 Apr 16 17:14 0 5 14 8559 Yes
Apr 16 17:14 0 5 14 2.38 6.24
Apr 16 17:14 0 5 14 N/A 6.8595352
-35.0 Apr 16 17:53 0 5 53 8631 Yes
Apr 16 17:53 0 5 53 2.25 7.39
Apr 16 17:53 0 5 53 N/A 6.4832940
Legnago (km 313,3)
-35.7 Apr 16 18:22 0 6 22 8682 Yes
Apr 16 18:22 0 6 22 2.16 7.88
Apr 16 18:22 0 6 22 13.85 6.2537178
-36.0 Apr 16 18:34 0 6 34 8702 Yes
Apr 16 18:34 0 6 34 2.18 8.07
Apr 16 18:34 0 6 34 N/A 6.1934499
-37.0 Apr 16 19:12 0 7 12 8774 Yes
Apr 16 19:13 0 7 13 2.25 8.72
Apr 16 19:12 0 7 12 N/A 5.9244523
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 87
REMM Version 3.02, December 1998 Page 4
_______________________________________________________________________
River Surface Time Event total Discharge Fully Mixed ?
Mile Average Time elapsed times Avg Vel Peak Time-Hrs
Station Bottom Time Days Hrs Mins Stage Peak Conc
_______________________________________________________________________
-38.0 Apr 16 19:49 0 7 49 8846 No
Apr 16 19:51 0 7 51 2.32 8.85
Apr 16 19:49 0 7 49 N/A 5.7318291
-39.0 Apr 16 20:24 0 8 24 8918 No
Apr 16 20:27 0 8 27 2.39 9.46
Apr 16 20:25 0 8 25 N/A 5.5220904
-40.0 Apr 16 20:58 0 8 58 8989 No
Apr 16 21:03 0 9 3 2.46 9.56
Apr 16 21:00 0 9 0 N/A 5.3698983
-41.0 Apr 16 21:30 0 9 30 9061 No
Apr 16 21:38 0 9 38 2.53 10.14
Apr 16 21:33 0 9 33 N/A 5.1829924
-42.0 Apr 16 22:01 0 10 1 9133 No
Apr 16 22:12 0 10 12 2.60 10.20
Apr 16 22:06 0 10 6 N/A 5.0643134
-43.0 Apr 16 22:32 0 10 32 9205 No
Apr 16 22:45 0 10 45 2.67 10.75
Apr 16 22:37 0 10 37 N/A 4.8891596
-44.0 Apr 16 23:01 0 11 1 9276 No
Apr 16 23:17 0 11 17 2.74 10.79
Apr 16 23:07 0 11 7 N/A 4.8002624
-45.0 Apr 16 23:29 0 11 29 9348 No
Apr 16 23:48 0 11 48 2.81 11.31
Apr 16 23:37 0 11 37 N/A 4.6301717
88 Appendice C – File output REMM
REMM Version 3.02, December 1998 Page 5
_______________________________________________________________________
River Surface Time Event total Discharge Fully Mixed ?
Mile Average Time elapsed times Avg Vel Peak Time-Hrs
Station Bottom Time Days Hrs Mins Stage Peak Conc
_______________________________________________________________________
Badia Polesine (km 329,0)
-45.5 Apr 16 23:42 0 11 42 9383 No
Apr 17 00:03 0 12 3 2.85 11.06
Apr 16 23:51 0 11 51 N/A 4.6132783
-46.0 Apr 16 23:57 0 11 57 9420 No
Apr 17 00:19 0 12 19 2.88 11.32
Apr 17 00:06 0 12 6 N/A 4.5679306
-47.0 Apr 17 00:23 0 12 23 9492 No
Apr 17 00:49 0 12 49 2.95 11.32
Apr 17 00:33 0 12 33 N/A 4.4218068
-48.0 Apr 17 00:49 0 12 49 9563 No
Apr 17 01:18 0 13 18 3.02 11.80
Apr 17 01:00 0 13 0 N/A 4.3605861
-49.0 Apr 17 01:14 0 13 14 9635 No
Apr 17 01:46 0 13 46 3.09 11.78
Apr 17 01:27 0 13 27 N/A 4.2364163
-50.0 Apr 17 01:38 0 13 38 9707 No
Apr 17 02:14 0 14 14 3.16 12.24
Apr 17 01:52 0 13 52 N/A 4.1739578
-51.0 Apr 17 02:02 0 14 2 9779 No
Apr 17 02:41 0 14 41 3.23 12.19
Apr 17 02:17 0 14 17 N/A 4.0683984
-52.0 Apr 17 02:24 0 14 24 9850 No
Apr 17 03:08 0 15 8 3.30 12.64
Apr 17 02:42 0 14 42 N/A 4.0050015
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 89
REMM Version 3.02, December 1998 Page 6
_______________________________________________________________________
River Surface Time Event total Discharge Fully Mixed ?
Mile Average Time elapsed times Avg Vel Peak Time-Hrs
Station Bottom Time Days Hrs Mins Stage Peak Conc
_______________________________________________________________________
-53.0 Apr 17 02:47 0 14 47 9922 No
Apr 17 03:34 0 15 34 3.37 12.57
Apr 17 03:05 0 15 5 N/A 3.9147346
-54.0 Apr 17 03:09 0 15 9 9994 No
Apr 17 04:00 0 16 0 3.44 13.00
Apr 17 03:29 0 15 29 N/A 3.8515622
-55.0 Apr 17 03:30 0 15 30 10066 No
Apr 17 04:25 0 16 25 3.51 12.92
Apr 17 03:51 0 15 51 N/A 3.7731592
-56.0 Apr 17 03:50 0 15 50 10137 No
Apr 17 04:49 0 16 49 3.58 13.33
Apr 17 04:14 0 16 14 N/A 3.7120151
-57.0 Apr 17 04:11 0 16 11 10209 No
Apr 17 05:13 0 17 13 3.65 13.23
Apr 17 04:35 0 16 35 N/A 3.6418352
-58.0 Apr 17 04:30 0 16 30 10281 No
Apr 17 05:37 0 17 37 3.72 13.63
Apr 17 04:57 0 16 57 N/A 3.5850102
-59.0 Apr 17 04:50 0 16 50 10353 No
Apr 17 06:00 0 18 0 3.79 13.51
Apr 17 05:17 0 17 17 N/A 3.5191218
-60.0 Apr 17 05:09 0 17 9 10424 No
Apr 17 06:23 0 18 23 3.86 13.89
Apr 17 05:38 0 17 38 N/A 3.4692783
90 Appendice C – File output REMM
REMM Version 3.02, December 1998 Page 7
_______________________________________________________________________
River Surface Time Event total Discharge Fully Mixed ?
Mile Average Time elapsed times Avg Vel Peak Time-Hrs
Station Bottom Time Days Hrs Mins Stage Peak Conc
_______________________________________________________________________
-61.0 Apr 17 05:27 0 17 27 10496 No
Apr 17 06:45 0 18 45 3.93 13.77
Apr 17 05:58 0 17 58 N/A 3.4033908
-62.0 Apr 17 05:45 0 17 45 10568 No
Apr 17 07:07 0 19 7 4.00 14.13
Apr 17 06:17 0 18 17 N/A 3.3634796
-63.0 Apr 17 06:03 0 18 3 10640 No
Apr 17 07:29 0 19 29 4.07 13.99
Apr 17 06:36 0 18 36 N/A 3.2928946
Boara Pisani (km 357,6)
-63.3 Apr 17 06:07 0 18 7 10658 No
Apr 17 07:34 0 19 34 4.08 13.99
Apr 17 06:41 0 18 41 16.79 3.2928946
Cavarzere (km 383,7)
-64.0 Apr 17 06:24 0 18 24 0 No
Apr 17 07:51 0 19 51 4.08 14.35
Apr 17 06:57 0 18 57 N/A 3.2618434
_______________________________________________________________________
End of landmark travel time detail printout.
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 91
REMM Version 3.02, December 1998 Page 8
_______________________________________________________________________
Chemical Fate Analysis Summary at River Mile: -64.0
_______________________________________________________________________
Complete mixing has NOT occurred at river mile: -64.0
If the chemical is not completed mixed, the concentration
is not uniform across the river. Maximum concentration
is most likely to be at or near the main channel.
Chemical concentration computations began at river mile: -23.5
Chemical concentration computations ended at river mile: -79.5
Maximum concentration time (hours) : 14.35
Peak concentration (milligrams/liter) : 3.261843440
REMM Version 3.02, December 1998 Page 9
_______________________________________________________________________
Chemical Concentration Curve Data at River Mile -79.5:
_______________________________________________________________________
Time in Concentration Time in Concentration Time in Concentration
Hours (mg/liter) Hours (mg/liter) Hours (mg/liter)
_______________________________________________________________________
8.9 0.000001406 13.9 2.931809900 18.9 0.048190493
9.4 0.000032775 14.4 3.261843440 19.4 0.019994942
9.9 0.000449927 14.9 3.136000630 19.9 0.007817410
10.4 0.003928105 15.4 2.642889740 20.4 0.002892647
10.9 0.023219829 15.9 1.976936100 20.9 0.001017048
11.4 0.097851872 16.4 1.327010510 21.4 0.000341006
11.9 0.306853682 16.9 0.807079971 21.9 0.000109390
12.4 0.742245734 17.4 0.448567957 22.4 0.000033672
12.9 1.427549240 17.9 0.229563177 22.9 0.000009973
13.4 2.240062480 18.4 0.108911194 23.4 0.000002849
92 Appendice C – File output REMM
Simulazione sversamento 20000 Kg 1,2-diclorobenzene
REMM Version 3.02, December 1998 Page 1
_______________________________________________________________________
Fiume Adige
Tratto Verona-Cavarzere
dal km 255,8 al km 383,7
_______________________________________________________________________
1,2-diclorobenzene
Simulation based on Monthly Average flows.
Open water river conditions.
Event Start Date: April 16 at 12:00
Event begins at River Mile: -23.5
Event ends at River Mile: -64.0
_______________________________________________________________________
Chemical Properties:
_______________________________________________________________________
Chemical Name: 1,2-Dichlorobenzene
Properties Temperature (celsius): 20.0
Gram Molecular Weight: 147.01
Specific Gravity: 1.305
Solubility (mg/liter): 100
Octanol-Water Partition Coefficent: 3600
Henrys Law Constant: .193E-02
Vapor Pressure (millimetres): 1
Drinking Water Standard (mg/liter): .600E+00
Sorption important ? Probably
Volatization important ? Probably
Biodegradation important ? Probably Not
Photolysis important ? Uncertain
Hydrolosis important ? Probably Not
Bio Accumulation important ? Probably
_______________________________________________________________________
Spill Data Used:
_______________________________________________________________________
Spill modeled as an instantaneous discharge.
Percent Solution: 100.0
Percent of channel topwidth painted: 100.0
Quantity spilled in gallons: 4049
Wind speed in miles per hour: 0.0
Air temperature (Fahrenheit): 68.0
Water temperature (Fahrenheit): 53.6
_______________________________________________________________________
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 93
REMM Version 3.02, December 1998 Page 2
_______________________________________________________________________
River Surface Time Event total Discharge Fully Mixed ?
Mile Average Time elapsed times Avg Vel Peak Time-Hrs
Station Bottom Time Days Hrs Mins Stage Peak Conc
_______________________________________________________________________
Verona (km 255,8)
-23.5 Apr 16 12:00 0 0 0 6120 No
Apr 16 12:00 0 0 0 231.54 0.00
Apr 16 12:00 0 0 0 9.36 20902.1191406
Albaredo d'Adige (km 294,7)
-24.2 Apr 16 12:15 0 0 15 7854 Yes
Apr 16 12:15 0 0 15 3.61 0.25
Apr 16 12:15 0 0 15 12.71 18.8239002
-25.0 Apr 16 12:35 0 0 35 7913 Yes
Apr 16 12:35 0 0 35 3.50 0.60
Apr 16 12:35 0 0 35 N/A 12.3728351
-26.0 Apr 16 13:02 0 1 2 7985 Yes
Apr 16 13:02 0 1 2 3.38 1.03
Apr 16 13:02 0 1 2 N/A 9.5637531
-27.0 Apr 16 13:29 0 1 29 8057 Yes
Apr 16 13:29 0 1 29 3.25 1.48
Apr 16 13:29 0 1 29 N/A 8.0682907
-28.0 Apr 16 13:57 0 1 57 8128 Yes
Apr 16 13:57 0 1 57 3.13 1.95
Apr 16 13:57 0 1 57 N/A 7.0663275
-29.0 Apr 16 14:26 0 2 26 8200 Yes
Apr 16 14:26 0 2 26 3.00 2.44
Apr 16 14:26 0 2 26 N/A 6.2941174
-30.0 Apr 16 14:57 0 2 57 8272 Yes
Apr 16 14:57 0 2 57 2.88 2.95
Apr 16 14:57 0 2 57 N/A 5.6372203
94 Appendice C – File output REMM
REMM Version 3.02, December 1998 Page 3
_______________________________________________________________________
River Surface Time Event total Discharge Fully Mixed ?
Mile Average Time elapsed times Avg Vel Peak Time-Hrs
Station Bottom Time Days Hrs Mins Stage Peak Conc
_______________________________________________________________________
-31.0 Apr 16 15:29 0 3 29 8344 Yes
Apr 16 15:29 0 3 29 2.75 3.98
Apr 16 15:29 0 3 29 N/A 5.3387060
-32.0 Apr 16 16:02 0 4 2 8415 Yes
Apr 16 16:02 0 4 2 2.63 4.54
Apr 16 16:02 0 4 2 N/A 5.0400915
-33.0 Apr 16 16:37 0 4 37 8487 Yes
Apr 16 16:37 0 4 37 2.50 5.63
Apr 16 16:37 0 4 37 N/A 4.6555275
-34.0 Apr 16 17:14 0 5 14 8559 Yes
Apr 16 17:14 0 5 14 2.38 6.24
Apr 16 17:14 0 5 14 N/A 4.4791913
-35.0 Apr 16 17:53 0 5 53 8631 Yes
Apr 16 17:53 0 5 53 2.25 7.39
Apr 16 17:53 0 5 53 N/A 4.2333583
Legnago (km 313,3)
-35.7 Apr 16 18:22 0 6 22 8682 Yes
Apr 16 18:22 0 6 22 2.16 7.88
Apr 16 18:22 0 6 22 13.85 4.0833950
-36.0 Apr 16 18:34 0 6 34 8702 Yes
Apr 16 18:34 0 6 34 2.18 8.07
Apr 16 18:34 0 6 34 N/A 4.0440196
-37.0 Apr 16 19:12 0 7 12 8774 Yes
Apr 16 19:13 0 7 13 2.25 8.72
Apr 16 19:12 0 7 12 N/A 3.8683030
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 95
REMM Version 3.02, December 1998 Page 4
_______________________________________________________________________
River Surface Time Event total Discharge Fully Mixed ?
Mile Average Time elapsed times Avg Vel Peak Time-Hrs
Station Bottom Time Days Hrs Mins Stage Peak Conc
_______________________________________________________________________
-38.0 Apr 16 19:49 0 7 49 8846 No
Apr 16 19:51 0 7 51 2.32 8.85
Apr 16 19:49 0 7 49 N/A 3.7425224
-39.0 Apr 16 20:24 0 8 24 8918 No
Apr 16 20:27 0 8 27 2.39 9.46
Apr 16 20:25 0 8 25 N/A 3.6055128
-40.0 Apr 16 20:58 0 8 58 8989 No
Apr 16 21:03 0 9 3 2.46 9.56
Apr 16 21:00 0 9 0 N/A 3.5061385
-41.0 Apr 16 21:30 0 9 30 9061 No
Apr 16 21:38 0 9 38 2.53 10.14
Apr 16 21:33 0 9 33 N/A 3.3840482
-42.0 Apr 16 22:01 0 10 1 9133 No
Apr 16 22:12 0 10 12 2.60 10.20
Apr 16 22:06 0 10 6 N/A 3.3065607
-43.0 Apr 16 22:32 0 10 32 9205 No
Apr 16 22:45 0 10 45 2.67 10.75
Apr 16 22:37 0 10 37 N/A 3.1921525
-44.0 Apr 16 23:01 0 11 1 9276 No
Apr 16 23:17 0 11 17 2.74 10.79
Apr 16 23:07 0 11 7 N/A 3.1341142
-45.0 Apr 16 23:29 0 11 29 9348 No
Apr 16 23:48 0 11 48 2.81 11.31
Apr 16 23:37 0 11 37 N/A 3.0230193
96 Appendice C – File output REMM
REMM Version 3.02, December 1998 Page 5
_______________________________________________________________________
River Surface Time Event total Discharge Fully Mixed ?
Mile Average Time elapsed times Avg Vel Peak Time-Hrs
Station Bottom Time Days Hrs Mins Stage Peak Conc
_______________________________________________________________________
Badia Polesine (km 329,0)
-45.5 Apr 16 23:42 0 11 42 9383 No
Apr 17 00:03 0 12 3 2.85 11.06
Apr 16 23:51 0 11 51 N/A 3.0120160
-46.0 Apr 16 23:57 0 11 57 9420 No
Apr 17 00:19 0 12 19 2.88 11.32
Apr 17 00:06 0 12 6 N/A 2.9823873
-47.0 Apr 17 00:23 0 12 23 9492 No
Apr 17 00:49 0 12 49 2.95 11.32
Apr 17 00:33 0 12 33 N/A 2.8869898
-48.0 Apr 17 00:49 0 12 49 9563 No
Apr 17 01:18 0 13 18 3.02 11.80
Apr 17 01:00 0 13 0 N/A 2.8469831
-49.0 Apr 17 01:14 0 13 14 9635 No
Apr 17 01:46 0 13 46 3.09 11.78
Apr 17 01:27 0 13 27 N/A 2.7659220
-50.0 Apr 17 01:38 0 13 38 9707 No
Apr 17 02:14 0 14 14 3.16 12.24
Apr 17 01:52 0 13 52 N/A 2.7251112
-51.0 Apr 17 02:02 0 14 2 9779 No
Apr 17 02:41 0 14 41 3.23 12.19
Apr 17 02:17 0 14 17 N/A 2.6562025
-52.0 Apr 17 02:24 0 14 24 9850 No
Apr 17 03:08 0 15 8 3.30 12.64
Apr 17 02:42 0 14 42 N/A 2.6147832
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 97
REMM Version 3.02, December 1998 Page 6
_______________________________________________________________________
River Surface Time Event total Discharge Fully Mixed ?
Mile Average Time elapsed times Avg Vel Peak Time-Hrs
Station Bottom Time Days Hrs Mins Stage Peak Conc
_______________________________________________________________________
-53.0 Apr 17 02:47 0 14 47 9922 No
Apr 17 03:34 0 15 34 3.37 12.57
Apr 17 03:05 0 15 5 N/A 2.5558602
-54.0 Apr 17 03:09 0 15 9 9994 No
Apr 17 04:00 0 16 0 3.44 13.00
Apr 17 03:29 0 15 29 N/A 2.5145902
-55.0 Apr 17 03:30 0 15 30 10066 No
Apr 17 04:25 0 16 25 3.51 12.92
Apr 17 03:51 0 15 51 N/A 2.4634139
-56.0 Apr 17 03:50 0 15 50 10137 No
Apr 17 04:49 0 16 49 3.58 13.33
Apr 17 04:14 0 16 14 N/A 2.4234712
-57.0 Apr 17 04:11 0 16 11 10209 No
Apr 17 05:13 0 17 13 3.65 13.23
Apr 17 04:35 0 16 35 N/A 2.3776643
-58.0 Apr 17 04:30 0 16 30 10281 No
Apr 17 05:37 0 17 37 3.72 13.63
Apr 17 04:57 0 16 57 N/A 2.3405437
-59.0 Apr 17 04:50 0 16 50 10353 No
Apr 17 06:00 0 18 0 3.79 13.51
Apr 17 05:17 0 17 17 N/A 2.2975394
-60.0 Apr 17 05:09 0 17 9 10424 No
Apr 17 06:23 0 18 23 3.86 13.89
Apr 17 05:38 0 17 38 N/A 2.2649784
98 Appendice C – File output REMM
REMM Version 3.02, December 1998 Page 7
_______________________________________________________________________
River Surface Time Event total Discharge Fully Mixed ?
Mile Average Time elapsed times Avg Vel Peak Time-Hrs
Station Bottom Time Days Hrs Mins Stage Peak Conc
_______________________________________________________________________
-61.0 Apr 17 05:27 0 17 27 10496 No
Apr 17 06:45 0 18 45 3.93 13.77
Apr 17 05:58 0 17 58 N/A 2.2219753
-62.0 Apr 17 05:45 0 17 45 10568 No
Apr 17 07:07 0 19 7 4.00 14.13
Apr 17 06:17 0 18 17 N/A 2.1959011
-63.0 Apr 17 06:03 0 18 3 10640 No
Apr 17 07:29 0 19 29 4.07 13.99
Apr 17 06:36 0 18 36 N/A 2.1498312
Boara Pisani (km 357,6)
-63.3 Apr 17 06:07 0 18 7 10658 No
Apr 17 07:34 0 19 34 4.08 13.99
Apr 17 06:41 0 18 41 16.79 2.1498312
Cavarzere (km 383,7)
-64.0 Apr 17 06:24 0 18 24 0 No
Apr 17 07:51 0 19 51 4.08 14.35
Apr 17 06:57 0 18 57 N/A 2.1295390
_______________________________________________________________________
End of landmark travel time detail printout.
Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 99
REMM Version 3.02, December 1998 Page 8
_______________________________________________________________________
Chemical Fate Analysis Summary at River Mile: -64.0
_______________________________________________________________________
Complete mixing has NOT occurred at river mile: -64.0
If the chemical is not completed mixed, the concentration
is not uniform across the river. Maximum concentration
is most likely to be at or near the main channel.
Chemical concentration computations began at river mile: -23.5
Chemical concentration computations ended at river mile: -79.5
Maximum concentration time (hours) : 14.35
Peak concentration (milligrams/liter) : 2.129539010
Drinking Water Standard in milligrams per liter: .600E+00
Total time above the Drinking Water Standard in hours: 4.3
Concentration exceeds Drinking Water Standard at 12.5
hours on the rising limb. The concentration drops
below the Drinking Water Standard at 16.7
hours on the recession side of the curve.
REMM Version 3.02, December 1998 Page 9
_______________________________________________________________________
Chemical Concentration Curve Data at River Mile -79.5:
_______________________________________________________________________
Time in Concentration Time in Concentration Time in Concentration
Hours (mg/liter) Hours (mg/liter) Hours (mg/liter)
_______________________________________________________________________
9.4 0.000021401 14.4 2.129539010 19.4 0.013052173
9.9 0.000293777 14.9 2.047352790 19.9 0.005102929
10.4 0.002564800 15.4 1.725399140 20.4 0.001888192
10.9 0.015160844 15.9 1.290616390 20.9 0.000663874
11.4 0.063889205 16.4 0.866309166 21.4 0.000222587
11.9 0.200347394 16.9 0.526876986 21.9 0.000071402
12.4 0.484611958 17.4 0.292829514 22.4 0.000021979
12.9 0.932033539 17.9 0.149858996 22.9 0.000006510
13.4 1.462495800 18.4 0.071096338 23.4 0.000001860
13.9 1.914098620 18.9 0.031457923 0.0 0.000000000
Appendice D
File output WASP
Per non appesantire troppo questo elaborato si riporta in questa appendice solamente l’output per la
simulazione dello sversamento di 20000 Kg toluene. Da osservare che la data è nel formato
mese/giorno/anno.
LEGNAGO BADIA POLESINE BOARA PISANI
DATA E ORA CONC. [μg/L] DATA E ORA CONC. [μg/L] DATA E ORA CONC. [μg/L]
4/16/2013 12:00:00 0 4/16/2013 12:00:00 0 4/16/2013 12:00:00 0
4/16/2013 12:06:00 0 4/16/2013 12:06:00 0 4/16/2013 12:06:00 0
4/16/2013 12:12:00 0 4/16/2013 12:12:00 0 4/16/2013 12:12:00 0
4/16/2013 12:18:00 0 4/16/2013 12:18:00 0 4/16/2013 12:18:00 0
4/16/2013 12:24:00 11.549589 4/16/2013 12:24:00 0 4/16/2013 12:24:00 0
4/16/2013 12:30:01 43.940651 4/16/2013 12:30:01 0 4/16/2013 12:30:01 0
4/16/2013 12:36:01 101.441032 4/16/2013 12:36:01 0 4/16/2013 12:36:01 0
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102 Appendice D – File output WASP
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Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 103
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Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 105
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Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 107
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Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 109
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Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 111
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Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 113
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Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 115
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116 Appendice D – File output WASP
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Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 117
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118 Appendice D – File output WASP
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Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 119
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Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 121
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Simulazione di sversamenti inquinanti in corsi d’acqua. Applicabilità e sviluppo di modelli da utilizzare in situazioni di emergenza. 123
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http://www.arpa.veneto.it/temi-ambientali/idrologia/file-e-
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regionale-la-rete-idrometrica (ultimo accesso: 14/01/2016)
https://it.wikipedia.org (ultimo accesso: 11/02/2016)
Ringraziamenti
Si vuole ringraziare sentitamente il Geom. Franco Antonello dell’Artes S.r.l. di Mirano (VE) per il
prezioso, importante e sempre tempestivo supporto fornitomi nelle varie fasi di questo lavoro di tesi.
Si ringrazia inoltre l’Ing. Silvia Cremonese di ARPAV – Dipartimento Regione per la Sicurezza del
Territorio per la disponibilità mostrata nel fornire quante più informazioni possibili relative al fiume
Adige e fondamentali per lo stesura di questo elaborato.